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Ricerca Edizione 2015

Il monitoraggio dei mass media in materiadi salute e sicurezzaStrumenti per la raccolta e l’analisi delle informazioni

Pubblicazione realizzata da

INAILDipartimento di Medicina, Epidemiologia, Igiene del Lavoro ed Ambientale

CURATORIAntonio Leva1, Rita Vallerotonda1, Daniele De Santis1, Andrea Brugnoli2

RESPONSABILI SCIENTIFICIAntonio Leva1, Andrea Brugnoli2

AUTORIAntonio Leva1, Daniele De Santis1, Rita Vallerotonda1, Barbara Bichi1, Alessandro Di Pietro1, Andrea Brugnoli2,Fabio Ruini2, Alessandro Filisetti2, Nicola Burani2, Nicola Coppola2, Marco Pirozzi3, Daniele Puri3, Eugenio Ariano4

COLLABORAZIONE EDITORIALETiziana Belli5

1 INAIL, Dipartimento di Medicina, Epidemiologia, Igiene del Lavoro ed Ambientale2 Università di Bologna “Alma Mater Studiorum”, Dipartimento di Scienze e Tecnologie Agro-Alimentari3 INAIL, Dipartimento di Innovazioni Tecnologiche e Sicurezza di Impianti, Prodotti e Insediamenti Antropici4 ASL di Lodi, Dipartimento Prevenzione Medico, U.S.C. Servizio Prevenzione e sicurezza negli ambienti di lavoro e impiantistica5 INAIL, Direzione Centrale Prevenzione

PER INFORMAZIONIINAIL - Dipartimento di Medicina, Epidemiologia, Igiene del Lavoro ed AmbientaleVia Fontana Candida, 1 - 00040 Monte Porzio Catone (RM)[email protected]; [email protected]

© 2015 INAIL

La pubblicazione viene distribuita gratuitamente e ne è quindi vietata la vendita nonché la riproduzione con qualsiasi mezzo. È consentita solo la citazione con l’indicazione della fonte.

ISBN 978-88-7484-460-9

Tipolitografia INAIL - Milano, settembre 2015

Presentazione

La sinergia tra INAIL (Dipartimento di Medicina, Epidemiologia, Igiene del Lavoro edAmbientale) ed Alma Mater Studiorum, Università di Bologna, ha dato come frutto ilRepertorio Notizie ed una serie di risultati delle attività collaterali.Il Repertorio Notizie è un data-base relazionale composto da vari archivi, per l’acqui-sizione ragionata degli articoli tratti dagli organi di informazione, riguardanti gli eventiconnessi con la salute e la sicurezza sul lavoro (infortuni, incidenti, malattie professio-nali e disturbi lavoro-correlati).

Esistono già svariate raccolte di casi di infortunio o di malattia professionale all’inter-no dell’INAIL, al di là di quelle ufficiali realizzate solo per scopi istituzionali.

Per questo motivo, non si è voluto realizzare un catalogo simile a quelli già esistenti,ma uno strumento attraverso cui valutare come le notizie relative agli eventi lesivi ven-gono affrontate, sfruttando le esperienze pregresse.Si punta, infatti, ad un monitoraggio sul modo di riportare i fenomeni da parte deimezzi di informazione e sulle caratteristiche culturali della comunicazione di massa:entrambi gli obiettivi si raggiungono con specifiche metodologie statistiche e, aposteriori, confrontando i dati con gli elementi ufficialmente forniti dall’INAIL sugli infor-tuni e le malattie professionali.

L’espressione “conoscere per agire” ben si adatta anche al Repertorio Notizie: se sivogliono utilizzare le potenzialità che i media hanno per sensibilizzare l’opinione pub-blica sulle questioni legate alla sicurezza ed alla prevenzione sul lavoro, allora biso-gna far sì che diano notizie il più possibile corrette e dettagliate. Nello stesso tempo,gli organi di informazione dovrebbero costruire intorno ai dati ed alle circostanzeoggettive - tradotte statisticamente in variabili - un racconto degli eventi che suscitiinteresse, ma che non cada in errori dovuti alla tendenza al sensazionalismo o allasemplice mancanza di conoscenze tecniche.Gli operatori della prevenzione (INAIL in primis) dovrebbero quindi orientare la col-laborazione, già instaurata con redazioni e giornalisti, in modo da mettere a dispo-sizione le proprie conoscenze in materia di salute e sicurezza sul lavoro, in parti-colare sulla terminologia da usare, sull’individuazione dei nessi causali, sulledisposizioni normative vigenti, sulle elaborazioni tecniche per l’approfondimento esulle fonti dei dati.A tal fine, è necessario capire, però, quali siano le eventuali carenze su cui inter-venire.

Il presupposto consolidato (sul quale, comunque, verranno effettuate delle verifiche)è che i media non danno la medesima rilevanza a tutti gli incidenti, a prescindere daovvie considerazioni sulla gravità dei fatti. Inoltre, la sensazione è che l’opinione pub-blica non avverta la serietà del fenomeno, ritenendo anche inevitabile che si verifichi-no certi eventi, poiché nelle cronache viene frequentemente rimarcata la circostanzadella “tragica fatalità”.La ben nota regola delle cinque W (who, what, when, where, why), suggerirebbeanche un approfondimento sul “perché” e, quindi, sulle cause degli avvenimenti chetalvolta non compaiono negli articoli riguardanti gli infortuni sul lavoro.

L’INAIL, che si propone come Polo della Salute e della Sicurezza sul Lavoro, non puòperciò fare a meno di studiare le caratteristiche della comunicazione su questi temi,anche nel caso in cui essa sia effettuata da operatori non istituzionalmente impegna-ti sull’argomento. Non si può trascurare l’effetto che mass media e siti web hanno suconoscenze, opinioni e sensibilizzazione delle persone.

Indice

Introduzione 7Andrea Brugnoli, Antonio Leva

1. Il progetto Repertorio Notizie 10

1.1 Origini del progetto 10Andrea Brugnoli, Antonio Leva, Rita Vallerotonda, Daniele De Santis

1.2 Esperienze precedenti in INAIL 11Marco Pirozzi, Daniele Puri

1.3 Altre esperienze precedentemente realizzate 14Daniele De Santis, Rita Vallerotonda

2. La metodologia 17Fabio Ruini, Alessandro Filisetti

3. Lo strumento realizzato 28

3.1 Il database relazionale ed il software ad hoc 28Fabio Ruini, Alessandro Filisetti

3.2 Implementazione e primi utilizzi 43Daniele De Santis, Rita Vallerotonda

3.3 Scopo, utilità e analisi programmate 46Antonio Leva, Barbara Bichi, Alessandro Di Pietro

4. Altre acquisizioni, analisi e risultanze complementari 48

4.1 Necessità che emergono dall’attività di vigilanza delle ASL 48Eugenio Ariano

4.2 Anagrafe delle aziende agricole dell’Emilia-Romagna 56Nicola Burani, Andrea Brugnoli

4.3 Analisi comparata con i dati del Censimento dell’Agricoltura 61Nicola Burani, Andrea Brugnoli

4.4 Integrazione del database regionale delle aziende agricole 65con dati di altre fontiNicola Burani, Andrea Brugnoli

4.5 Analisi statistica delle aziende, del lavoro e del fenomeno 67infortunistico nel settore agricoloAndrea Brugnoli

4.6 Mappe di rischio infortunistico in agricoltura 81Andrea Brugnoli, Nicola Coppola

4.7 Appendice statistica e cartografica 89Andrea Brugnoli, Nicola Coppola

5. Conclusioni 112Andrea Brugnoli, Antonio Leva

Bibliografia 115

Sitografia 117

Introduzione

Come in qualunque altro ambito anche in materia di Salute e Sicurezza sul Lavoro(SSL), l’archiviazione e l’organizzazione ragionata delle notizie tratte da stampa oweb può dare un grande contributo alla conoscenza del fenomeno.Per questo, operatori della prevenzione delle Regioni, società e associazioni privatehanno già intrapreso esperienze di archivi di notizie provenienti dagli organi di informazione.Questi archivi, spesso limitati a specifici territori o settori, finora sono stati prevalen-temente utilizzati con lo scopo di dare una caratterizzazione e una quantificazionedel fenomeno indipendenti da quelle fornite dalle fonti ufficiali, nel tentativo di esse-re più rapidi o più completi di tali fonti.Tuttavia, è ugualmente importante conoscere come l’argomento viene trattato e, diconseguenza, il livello di cultura della sicurezza insito nelle descrizioni, in modo dapoter agire sul fronte del modello di lettura, utilizzo ed interpretazione delle informa-zioni e dei dati.Con questo obiettivo principale l’INAIL ha affidato ad Alma Mater Studiorum, Universitàdi Bologna, la realizzazione di un database degli eventi riconducibili alla Salute eSicurezza sul Lavoro (SSL), popolato con le informazioni ricavate dai mass media.Il database costruito (denominato Repertorio Notizie) non intende sostituirsi all’unicafonte ufficiale (costituita dagli archivi che istituzionalmente l’INAIL possiede) e non halo scopo di fornire dati quantitativi sugli eventi, ma è da considerare come uno stru-mento di indagine nel senso appena precisato.Ciò non deve precludere la possibilità di effettuare verifiche e comparazioni con altridati e altri sistemi informativi già esistenti e, per questo, il Repertorio Notizie, che è ditipo relazionale, è stato strutturato in modo da facilitare i confronti tra informazioni didiverse fonti.Inoltre, si è cercato di allargare il campo di azione, dando l’opportunità di registrarenel database, oltre ai casi di infortunio grave o mortale, anche qualunque altro even-to riguardante la salute e la sicurezza sul lavoro che venga riportato dai giornali(disturbi lavoro-correlati, malattie professionali, infortuni lievi e mancati infortuni oincidenti). L’inclusione di un evento è indipendente dalla copertura assicurativa edalla remunerazione dell’attività: in pratica, possono essere registrati anche episodisubiti da familiari che collaborano a titolo non oneroso oppure da hobbisti, comespesso accade in agricoltura.

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Il progetto infatti, pur essendosi evoluto seguendo altre idee e percorsi, ha presospunto proprio dall’esame delle informazioni che si hanno a disposizione per il setto-re primario. A partire da ciò, vi è stata la ricerca di acquisizione di dati sulle aziende el’impiego di essi per l’effettuazione di peculiari elaborazioni, secondo le esigenzedegli operatori della prevenzione. Per questo motivo, sono stati interpellati esperti disicurezza in agricoltura sia da parte dell’INAIL (attraverso i ricercatori del Dipartimentodi Medicina, Edpidemiologia, Igiene del Lavoro ed Ambientale, DiMEILA) sia da partedell’Università di Bologna, che ha preso parte all’iniziativa tramite esperti delDipartimento di Scienze e Tecnologie Agro-Alimentari (DISTAL).Pur avendo lo scopo principale di promuovere il Repertorio Notizie (che è esteso atutti i settori economici) ed i suoi futuri utilizzi, il presente testo dedicherà l’ultimocapitolo al reperimento e all’analisi dei fattori strutturali di rischio utili alla prevenzio-ne in agricoltura.Il capitolo 1 descrive lo studio e le logiche che hanno portato alla realizzazione deldatabase delle notizie, con le sue motivazioni ed i suoi obiettivi, ed illustra alcune imple-mentazioni e gestioni di archivi di informazioni inerenti la sicurezza sul lavoro, chehanno costituito la base di partenza per la realizzazione del Repertorio Notizie: da taliesperienze passate e presenti gli studiosi dei due enti (INAIL e Università di Bologna)hanno tratto indicazioni per la struttura, la messa a punto e l’uso del database.Si passa poi ad esporre, nel capitolo 2, la metodologia adottata per ideare e impo-stare la base di dati, rivolgendo l’attenzione alle caratteristiche previste, al softwaredi cui ci si è avvalsi ed allo schema concettuale, con l’indicazione delle entità coin-volte e delle relazioni fra esse.Nel capitolo 3 viene presentato lo strumento realizzato: il database delle notizie el’applicativo per l’interazione con esso. I riferimenti del primo paragrafo sono di tipotecnico-informatico, dal momento che esso tratta del modello di rappresentazionedei dati, dell’architettura dedicata, del sistema di gestione di base di dati (DBMS) edello schema logico, nonché dell’interfaccia di connessione, immissione, modifica einterrogazione. Gli altri due paragrafi del capitolo si occupano della conduzione deldatabase: si riportano, infatti, le fasi sperimentali di data entry con le relative questio-ni, i possibili utilizzi, gli scopi e la prospettiva di studi futuri tesi ad analizzare le infor-mazioni contenute nel Repertorio Notizie.Ci sono state però, come detto, altre attività parallele a quelle relative al databasesuddetto. Di ciò si occupa il capitolo 4, che si ricollega alla genesi del progetto,avviato originariamente per cercare di colmare le carenze di dati e di integrare leosservazioni per la sicurezza in agricoltura. Tale esigenza è molto sentita dagli ope-ratori della prevenzione delle ASL e nel primo paragrafo dello stesso capitolo vieneinfatti descritta l’attività di controllo e di intervento svolta dai Servizi di prevenzione neiluoghi di lavoro delle ASL. Emerge, a questi fini, la necessità informativa riguardan-te soprattutto le aziende ed il lavoro, dato che, contrariamente ad altri settori econo-mici, per l’agricoltura le ASL non dispongono di un registro delle aziende uniforma-to: alcune ASL usufruiscono dei sistemi informativi agricoli regionali, ma le altre pos-sono sfruttare solo i cosiddetti “Flussi informativi per la prevenzione” distribuiti

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dall’INAIL, che tuttavia non contengono dati sulle aziende del settore primario, nétantomeno numeri sui lavoratori, poiché l’Istituto non possiede un registro delle ditteche rientrano nella “gestione Agricoltura”. Manca, quindi, un’anagrafe nazionale chegarantisca omogeneità alle attività delle ASL. Ci si sofferma perciò sulle variabili chedovrebbero avere i record di un ipotetico anagrafe nazionale delle aziende agricolein un’ottica di prevenzione.Diverse Pubbliche Amministrazioni detengono, per i loro rispettivi scopi istituzionali,registri delle ditte del settore primario e l’INAIL già da vari anni conduce trattative econclude accordi per l’acquisizione di tali registri per i propri compiti, tra cui quelloprevenzionale. In particolare, i contatti con l’Agenzia per le Erogazioni in Agricoltura(AGEA) dovrebbero condurre alla fornitura, attraverso un protocollo di intesa, deiregistri delle aziende gestiti da tale Agenzia.Tra i vari gruppi di esperti interni ed esterni all’INAIL che si interessano alla sicurezzain agricoltura, si è concordato che, in attesa di ottenere l’archivio nazionaledell’AGEA ed altri registri esaustivi, il progetto di cui si occupa il presente testo avreb-be anche provveduto all’acquisizione di un singolo file regionale riconducibile adAGREA (l’Agenzia che eroga i sussidi in Emilia-Romagna), al fine di studiare, in viasperimentale, le potenzialità offerte da questo tipo di archivi.Una parte del capitolo 4 è dedicata proprio alla descrizione del database AGREA,che è stato effettivamente acquisito congiuntamente all’archivio delle macchine agri-cole utilizzate, tratto dal Registro degli Utenti Motori Agricoli (UMA). Le informazionicontenute in AGREA sono state anche confrontate con i dati di altre fonti, prima fratutte il Censimento dell’Agricoltura.Gli ultimi due paragrafi del capitolo 4 si concentrano sull’impiego delle fonti di datiesistenti per l’effettuazione di specifiche elaborazioni.Si sono elaborati dati e micro-dati provenienti da varie fonti (tra cui il Censimentodell’Agricoltura), che possano essere di supporto alla prevenzione e, soprattutto, disostegno alle analisi da effettuare su un futuro archivio delle aziende agricole conse-guito e riorganizzato dall’INAIL. Le elaborazioni mostrano alcune metodologie statistiche applicabili in quest’ottica.Sono stati eseguiti, infatti, confronti di tipo statistico tra i dati di diversa provenienza(pur considerando i diversi universi di riferimento e le diverse modalità di acquisizio-ne delle informazioni) tendenti a quantificare non solo le unità tecnico-economiche,ma soprattutto il fattore lavoro ed i soggetti che operano nel settore. Inoltre, è stataeseguita una mappatura territoriale del rischio infortunistico in agricoltura, attraversol’elaborazione di varie informazioni.Gli sviluppi del progetto tendono a portare a regime soprattutto le attività legate alRepertorio Notizie. Tale composito database permetterà di analizzare le informazionifornite dalla stampa (e, più in generale, da tutti i mass media) e di valutare le moda-lità di presentazione delle notizie, confrontandole, ove possibile, con le fonti di datiufficiali sugli eventi legati alla sicurezza sul lavoro.

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1. Il Progetto Repertorio Notizie

1.1 Origini del progetto

Il Repertorio Notizie, alimentato con le notizie riportate dai mass media, in origine eranato per coprire alcune lacune informative sull’agricoltura, un settore che si distinguedagli altri per la numerosa presenza di hobbisti, collaboratori familiari e pensionati, eper tale motivo prevede la catalogazione di qualunque evento lesivo la cui descrizio-ne possa essere considerata utile alla prevenzione, indipendentemente dall’obbligoassicurativo dei soggetti coinvolti e dalla loro posizione lavorativa, includendo, quin-di, anche gli eventi accaduti a coloro che non sono retribuiti o che si dedicano all’a-gricoltura come attività lavorativa secondaria.Superando le motivazioni originarie, ora l’obiettivo prioritario è quello di osservarel’interesse, lo stile e la cultura della sicurezza con cui gli organi di informazione trat-tano la salute sul lavoro e gli eventi ad essa connessi. Si forniranno così nuovi ele-menti alla descrizione delle condizioni di lavoro e sicurezza e si amplierà anche ilcampo di discussione in materia di infortuni (mortali e non), cosicché si possanoindividuare gli aspetti più utili alla pianificazione degli interventi - tra cui quelli forma-tivi - e si possano adeguatamente divulgare le informazioni.In una prima fase, quindi, la raccolta di notizie ha riguardato solo il settore primarioe la filiera alimentare, ma sin dalla sua progettazione il database è stato strutturatoin maniera tale che l’estensione a tutti i settori economici non potesse presentareparticolari problemi, anzi è stato studiato in modo da poter ricomprendere qualsiasiinfortunio, incidente e malattia professionale indipendentemente dal fatto che i sog-getti coinvolti svolgano l’attività come occupazione retribuita o meno.Sono già presenti esperienze nel campo dell’archiviazione degli articoli concernentiepisodi dannosi (o potenzialmente dannosi). Lo studio di tali esperienze, alcunedelle quali sono riportate nei due successivi paragrafi, ha permesso di constatareche le raccolte esistenti puntano spesso ad una diffusione rapida dei dati che anti-cipi quelli di fonte ufficiale, oltre a consistere prevalentemente in un’elencazione degliinfortuni gravi e mortali.L’INAIL, invece, propone una diversa trattazione delle informazioni ricavate dai massmedia ed ha pertanto commissionato al DISTAL dell’Università di Bologna, la realiz-zazione di un database degli eventi riguardanti la Salute e Sicurezza sul Lavoro(SSL), che abbia il fine di studiare il modo in cui vengono trattati certi temi e che, per-tanto, abbia particolari requisiti, come la possibilità di:- effettuare approfondimenti successivi;- disporre di fonti multiple per uno stesso evento;- creare collegamenti a file audio, video e immagini;- eseguire analisi del testo.

Si è studiata un’architettura degli archivi che consenta specifiche operazioni sia infase di data entry che in fase di elaborazione. Innanzitutto, è stato realizzato un


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software ad hoc (descritto nel paragrafo 3.1) per gestire il database relazionale.Questo database è stato costruito con informazioni adeguatamente organizzate in“campi” (variabili) ed offre la possibilità di inserire link a pagine web e collegamentia documentazione offline testuale o grafica.Gli esperti ed i professori coinvolti dall’Università nel progetto hanno lavorato sulleclassificazioni, catalogazioni e codifiche utili, ad esempio codici ATECO 2002 e2007, codici ESAW (European Statistics on Accidents at Work), ICD (InternationalClassification of Diseases) versioni 9 e 10, fornite dal gruppo di lavoro internoall’INAIL, che ha provveduto anche a somministrare l’adeguata formazione.L’uso di alcune codifiche, come i cosiddetti codici ESAW, rendono possibili i confron-ti con informazioni derivanti da altre fonti.L’approccio metodologico iniziale ha preso spunto da più ambiti di indagine e dadiversi studi già effettuati - sia dall’INAIL che da società ed enti esterni - al fine di otte-nere una visione complessiva della situazione attuale ed arrivare alla realizzazionedel Repertorio Notizie con le caratteristiche suddette.In particolare, sono stati esaminati gli archivi predisposti dall’ex DipartimentoTecnologie di Sicurezza (DTS) dell’INAIL, ora Dipartimento Innovazioni Tecnologiche eSicurezza degli Impianti, Prodotti ed Insediamenti Antropici (DIT), da una società pri-vata veneta di ingegneria e consulenza (Vega Engineering srl), dal Centro Regionaledi Documentazione per la Promozione della Salute (DoRS Piemonte), dall’Associazio-ne Nazionale Mutilati e Invalidi del Lavoro (ANMIL) e le banche-dati denominaterispettivamente “Osservatorio indipendente di Bologna sui morti sul lavoro” e“Infor.Mo” (Sistema di sorveglianza nazionale degli infortuni mortali e gravi). Anchequest’ultimo è stato realizzato dall’ex Dipartimento Processi Organizzativi (DPO)dell’INAIL, ora confluito nel Dipartimento di Medicina, Epidemiologia, Igiene del Lavo-ro ed Ambientale (DiMEILA).Tali archivi ed i relativi metodi di ricerca e catalogazione dei dati sono descritti neiprossimi due paragrafi, il primo dei quali approfondisce il Registro dell’ex DTS ed ilsecondo descrive i restanti, a partire da quello della società veneta.

1.2 Esperienze precedenti in INAIL

Nel paragrafo precedente si è già riferito che nel settore agricolo-forestale, molto piùche in altri settori, c’è un cospicuo numero di soggetti per i quali il coinvolgimento ineventi infortunistici sfugge a quelli che sono gli strumenti di rilevazione standard utiliz-zati per la raccolta e la successiva elaborazione dei dati riguardanti gli infortuni sullavoro. In particolare, per una parte di addetti non è prevista la copertura assicurativadell’INAIL: si tratta degli autonomi per i quali l’attività agricola non sia prevalente (chela L. 243/1993 esclude dall’obbligo di assicurarsi) e di tutti coloro che operano nel set-tore senza vincoli professionali, contrattuali ed economici.Tale aspetto determina il mancato conteggio di una quota di infortuni nei Flussiinformativi ufficiali dell’INAIL, che si basano solo sulle denunce degli eventi subi-


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ti da coloro che sono assicurati presso l’Istituto, o che per legge dovrebberoesserlo.È emersa, per questo motivo, la necessità di incrementare con altre informazioni idati ufficiali relativi al settore agroforestale, attraverso una rilevazione degli infortunicon metodologie e modalità alternative a quelle utilizzate canonicamente dagli ufficipreposti dell’INAIL.L’ex DTS dell’INAIL ha quindi creato un “archivio di infortuni”, i cui dati provengonoessenzialmente da ricerche svolte sui principali mezzi di informazione, quali agenziedi stampa e quotidiani, e marginalmente da specifiche segnalazioni da parte degliorgani di sorveglianza territoriale delle ASL.Le attività di approfondimento degli infortuni nel settore agroforestale sono iniziatenel 2007, ma la rilevazione dei dati si è consolidata solo a partire dal 2009. Nel corso degli anni, il piano di attività si è sviluppato come un work in progress, nelquale si sono affinate le tecniche di rilevazione sistematica delle informazioni, non-ché la loro archiviazione mediante sistemi informatici per renderne possibile la suc-cessiva fruizione.L’implementazione dell’archivio dell’ex DTS ha comportato che, allo scopo iniziale distimare la consistenza numerica reale ed aggiornata del fenomeno infortunistico, siaffiancasse la possibilità di avere informazioni qualificate su alcuni infortuni. Si è con-statato, infatti, che in vari casi sono evidenziate le carenze strutturali di sicurezzadelle macchine o delle attrezzature utilizzate.Ciò costituisce un valore aggiunto di grande interesse, poiché, la segnalazione diproblematiche relative ai requisiti di sicurezza di macchine e attrezzature, se pur daconsiderare con le dovute cautele, è necessaria ai tecnici dell’INAIL, agli operatoridella prevenzione ed alle ditte costruttrici delle macchine per evidenziare i punti cri-tici della normativa e della progettazione.L’archivio ha un’ulteriore valenza collegata alla condivisione delle informazioni tra glioperatori del settore agroforestale e gli esperti della prevenzione, in particolare quelliche operano come organi di controllo e di sorveglianza. Questa condivisione può por-tare ad uniformare le modalità degli stessi interventi di prevenzione e controllo.Come descritto, l’archivio si occupa del settore primario e gli eventi registrati sonoprincipalmente gli infortuni con conseguenze mortali o gravi. Sono rilevati ed archi-viati, però, anche alcuni casi in cui ci sono solo feriti lievi o anche eventi che nonhanno provocato infortuni alle persone ma che, per le loro caratteristiche e tipologia,risultano di interesse.La procedura per la ricerca e l’archiviazione degli infortuni si compone delle seguen-ti fasi:- ricerca degli infortuni nel settore agroforestale;- archiviazione dei casi di infortunio;- controllo dei casi di infortunio.

Le risorse umane coinvolte per tali attività sono essenzialmente tre; in alcuni momen-ti, comunque, si occupano del progetto anche cinque persone.


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La prima fase (quella della ricerca dei casi) è svolta da almeno una risorsa e si sud-divide nei seguenti momenti:- ricerca con frequenza giornaliera dei casi di infortunio nelle principali fonti di infor-

mazioni utilizzate (siti web di diversi quotidiani, portali dedicati agli infortuni sullavoro, motori di ricerca, ecc.);

- vaglio di ulteriori informazioni sugli infortuni individuati, qualora si abbiano notiziepoco chiare relative all’evento: ciò avviene mediante i principali motori di ricerca(usando come parole-chiave alcune informazioni già raccolte) ed un controlloincrociato tra le diverse fonti relative allo stesso evento;

- ulteriore analisi di tutte le fonti individuate per il periodo d’interesse (che in gene-re corrisponde al mese solare concluso) in modo da poter incrementare quantita-tivamente e qualitativamente l’informazione sugli eventi.

La ricerca iniziale utilizza diverse keywords riconducibili essenzialmente alle macchi-ne ed alle attrezzature potenzialmente coinvolte (es. trattore, motocoltivatore, moto-sega, ecc.), all’agente materiale dell’infortunio (es. balla di fieno, ramo, tronco, ecc.)e alla tipologia dell’evento (es. ribaltamento, caduta dall’alto, ecc.).Le informazioni ricavate alla fine della prima fase sono salvate in un file sviluppato inmodo da contenere i seguenti campi (non necessariamente tutti compilati in ognirecord):- numero identificativo del caso;- data di avvenimento dell’evento infortunistico;- Regione, Provincia e Comune del luogo dell’infortunio;- nome dell’infortunato;- età dell’infortunato;- conseguenze per l’infortunato (ferito, deceduto, illeso);- natura della lesione;- sede della lesione (parte del corpo);- tipologia del luogo dell’infortunio;- macchina o attrezzatura coinvolta;- tipologia dell’evento;- link al file che riporta l’articolo da cui sono tratte le informazioni;- fonte delle informazioni.

Per ciascuno dei campi la compilazione si avvale di voci codificate, la cui finalità èquella di permettere successive analisi, valutazioni ed aggregazioni dei dati. Dopo la registrazione, i records sono validati da una o più risorse umane che prov-vedono al controllo delle voci tramite informazioni fornite dalla rete di operatori delleASL costituita per tale motivo.Infatti, per migliorare il dettaglio delle notizie raccolte, si è instaurata una collabora-zione con il gruppo di lavoro “Agricoltura” del Coordinamento Tecnico delle Regioni,che a sua volta ha coinvolto un certo numero di tecnici della prevenzione, in mododa coprire l’intero territorio nazionale. La collaborazione prevede che l’attuale DIT


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dell’INAIL segnali ai suddetti tecnici gli infortuni appena archiviati, in modo che essipossano interessarsi all’evento, raccogliendo ulteriori informazioni attraverso unascheda predisposta ad hoc da restituire allo stesso Dipartimento, contemplandoperciò un flusso bidirezionale. Talvolta può succedere che gli operatori della preven-zione delle ASL, venendo a conoscenza di un infortunio per altri canali, inviino auto-nomamente la scheda compilata al DIT.Il flusso informativo tra il Dipartimento e le ASL finora ha riguardato solo gli infor-tuni subiti dai soggetti “non professionali”, poiché gli eventi che vedono il coin-volgimento dei “professionalmente addetti” vengono già registrati nell’archivio“Infor.Mo”.Tuttavia, per avere un archivio popolato quasi in tempo reale e per poter disporre diun omogeneo grado di dettaglio per tutti gli eventi inseriti, si è deciso che la compi-lazione della suddetta scheda (specifica per il settore agroforestale) verrà estesa atutti gli infortuni registrati (o registrabili) nell’archivio dell’ex DTS.È previsto che le statistiche sui dati tratti dall’archivio, nonché gli approfondimentiinterpretativi su esse e le analisi dei Flussi informativi citati, vengano diffuse attraver-so reports trimestrali. Un documento più analitico, che riassuma l’intero lavoro svol-to nell’anno, è pianificato con periodicità annuale.

1.3 Altre esperienze precedentemente realizzate

L’archiviazione delle notizie sugli infortuni sul lavoro, come delineato in preceden-za, è stata oggetto di indagini ed approfondimenti da parte di esperti pubblici eprivati e, in alcuni casi, ha previsto la realizzazione di registri tratti dagli organi distampa.Oltre alla già citata esperienza dell’ex DTS dell’INAIL, il Repertorio Notizie ha presospunto anche da altri archivi, fra cui quelli realizzati dall’Associazione NazionaleMutilati e Invalidi del Lavoro (ANMIL), dal DoRS Piemonte e da una società priva-ta di ingegneria e consulenza (Vega Engineering srl) che offre servizi alle aziendenegli ambiti della SSL.La collaborazione tra il DISTAL e questa azienda privata ha dato la possibilità diacquisire e studiare la metodologia da essa adottata per la raccolta delle notizie diinfortunio.La ditta in questione ha elaborato, da qualche anno, un sistema di raccolta e regi-strazione di tutti gli infortuni mortali avvenuti in Italia in ambienti lavorativi, con esclu-sione di quelli accaduti per cause naturali o motivi di salute accertati e di quelli avve-nuti in itinere (durante il tragitto casa-lavoro o viceversa). Gli infortuni sono individua-ti mediante la navigazione su pagine e siti web specializzati.Una volta a settimana, dopo aver individuato l’evento di interesse, si procede alladescrizione ed all’archiviazione di esso.


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La ricerca dei casi di infortuni mortali sul lavoro si suddivide in tre fasi:- controllo dei casi inseriti nelle due settimane precedenti sui cinque siti utilizzati

come fonte;- ricerca quotidiana dei casi segnalati da Google Alert, dopo aver inserito nella

query di ricerca le parole-chiave; - ricerca sul web, tramite i vari siti di search engine, di notizie riguardanti eventi mor-

tali accaduti sul lavoro, come verifica dell’esaustività delle registrazioni eseguitenelle precedenti fasi, con l’eventuale integrazione di informazioni o di casi di infor-tunio mortale non considerati prima.

Nella prima e nella terza fase vengono utilizzate parole-chiave prestabilite (incidentelavoro, infortunio lavoro, morti lavoro, morti bianche).

L’archivio prevede i seguenti campi:- numero progressivo del caso;- data in cui viene inserito il caso;- data dell’ultima modifica apportata ad ogni caso inserito;- anno, mese, giorno di morte;- anno, mese, giorno di avvenimento dell’infortunio; - Provincia, Regione, ripartizione geografica (Nord-Est, Nord-Ovest, Centro, Sud,

Isole);- sesso, età, nazionalità;- settore economico;- causa dell’infortunio;- altezza della caduta (per i casi catalogati come “caduta di persona dall’alto”);- mezzo eventualmente coinvolto nell’infortunio;- variabile binaria indicante il tipo di luogo (ambiente ordinario di lavoro oppure cir-

colazione stradale);- breve descrizione dell’infortunio;- sito da cui è stata reperita l’informazione, con relativo URL;- variabile binaria indicante se la notizia è stata o meno segnalata da Google Alert.

Settimanalmente si controlla la corretta e completa rilevazione dei casi registrati nelfile Excel.Il controllo è svolto navigando di nuovo sui cinque siti utilizzati come fonte (verifican-do che tutti i casi riportati siano nell’archivio) e ripercorrendo con Google Alert le stes-se query di ricerca considerate in precedenza.Ogni mese, poi, vengono effettuate le analisi statistiche e le elaborazioni grafichedegli infortuni mortali avvenuti.Un sito web esaminato per la sua notorietà è stato l’“Osservatorio Indipendente diBologna sui morti sul lavoro” (URL: http://www.cadutisullavoro.blogspot.com). Inqueste pagine web, gestite da privati cittadini, gli eventi infortunistici mortali accadu-ti in Italia e le relative descrizioni sono aggiornati quotidianamente, in base alle noti-


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zie recepite prevalentemente via internet, e catalogati sia per mese che per anno esuddivisi per Regione e Provincia.Lo scopo di questo sito è portare alla ribalta il fenomeno infortunistico in Italia ponen-do una particolare attenzione sugli infortuni avvenuti in ambito agricolo, primaria-mente a causa di ribaltamento di trattori, con conseguente schiacciamento del lavo-ratore. Questa modalità di accadimento viene considerata la vera piaga nell’ambitodegli infortuni sul lavoro (es. tra il 1° gennaio e il 18 giugno 2014 il sito web riportagià 80 casi mortali avvenuti in seguito a capovolgimento di trattore, sui 271 casi dicaduti sul lavoro registrati). Il sito non è focalizzato esclusivamente sugli eventi avve-nuti in agricoltura, ma analizza e classifica tutti gli incidenti che hanno avuto conse-guenze mortali in ogni settore economico e lavorativo. L’“Osservatorio” è conosciu-to anche all’estero ed è tradotto sia in inglese che in tedesco. Un’associazione che dal 2008 colleziona on line notizie di eventi e dati infortunisticiè l’Associazione Nazionale Mutilati e Invalidi del Lavoro (ANMIL). Essa svolge unmonitoraggio costante dei siti web e degli organi di informazione riguardante gliinfortuni mortali e gravi avvenuti sul territorio italiano, mettendo in evidenza, per ognisingolo caso, non solo la tragicità dell’evento stesso, ma anche il dramma socialeche ne consegue.A fini statistici, se pur in modo semplificato, gli eventi sono classificati secondo lamodalità di accadimento con le seguenti voci:- CAD caduta;- SCH schiacciamento;- MAL malore;- FOLG folgorazione;- ANN annegamento;- UST ustione.

Nel panorama nazionale, al di là della fonte istituzionale, una delle più importantibanche dati che si occupa della raccolta, dell’analisi e della diffusione di informazio-ni riguardanti gli infortuni mortali e gravi, è “Infor.Mo”, realizzata grazie allo sviluppodi un progetto sperimentale di ricerca dell’Istituto Superiore per la Prevenzione e laSicurezza del Lavoro (ora incorporato nell’INAIL), finanziato dal Ministero della Saluteed avviato nel 2002 con la collaborazione dell’INAIL, delle Regioni ed il contributodelle parti sociali.I casi registrati in archivio derivano dalle inchieste condotte dai Servizi di Prevenzionedelle ASL sugli infortuni avvenuti negli ambienti di lavoro (sono esclusi, quindi, gliinfortuni stradali e in itinere).L’aspetto su cui tale sistema si concentra è l’approfondimento della dinamica infor-tunistica e dei fattori causali; ciò avviene mediante una metodologia appositamentestudiata ed affinata nel tempo.Si tratta, infatti, di un’organizzazione in cui gli operatori dei Servizi di Prevenzionedelle ASL inseriscono le informazioni relative allo svolgimento degli eventi ed ai sog-getti coinvolti in un database centralizzato, attraverso l’utilizzo di un modello di com-


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pilazione standardizzato disponibile sul web ed accessibile agli operatori regionalitramite password dedicata.Negli anni sono state elaborate ed aggiornate, ove necessario, le linee-guida allacompilazione, che puntano l’attenzione su alcuni aspetti specifici del modello stan-dardizzato.Parallelamente sono stati prodotti schemi comunicativi per la diffusione dei datiraccolti: all’interno delle pagine web del “Sistema di Sorveglianza degli InfortuniMortali e gravi” sono presenti diversi applicativi realizzati ad hoc per la consulta-zione delle informazioni, come ad esempio Informo.web, Informo.stat e Informo.dw-datawarehouse, che permettono la ricerca e la lettura di tutti gli infortuni contenutinella banca-dati, alcuni dei quali sono anche corredati da disegni ed animazionigrafiche.Il DoRS Piemonte è un altro Ente che raccoglie e pubblica informazioni sui casi diinfortunio: la rilevazione e la pubblicazione sul web sono imperniate sull’esame divarie fonti: INAIL, quotidiani, radio, telegiornali e siti web specializzati.Sono ricostruite le diverse storie d’infortunio, a cui vengono allegate le soluzionipreventive individuate attraverso le inchieste dei Servizi di Prevenzione delle ASLlocali.L’intento, infatti, è quello di descrivere motivi e cause degli infortuni, in modo dafornire strumenti efficaci per la prevenzione. Gli eventi presi in considerazione sonoillustrati mediante un sommario dei particolari salienti e, poi, un’esposizione detta-gliata.

2. La Metodologia

La strutturazione del Repertorio Notizie si è basata sulle esperienze citate nel prece-dente capitolo, sulla rilettura di esse e sulle discussioni sviluppatesi durante la defi-nizione del progetto, attraverso le quali si sono chiariti i contenuti del database e leesigenze che esso dovrebbe soddisfare.La fase della progettazione è consistita nella realizzazione dello schema concet-tuale che, poi, ha portato alla relativa traduzione nello schema logico di imple-mentazione.L’obiettivo dello schema concettuale è quello di rendere chiare e ben distinte le entitàche saranno coinvolte nella base di dati con le loro rispettive relazioni. Vengono elencate nella seguente Tabella tutte le entità coinvolte con le loro relazioni.


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Tabella 1 - Entità della base di dati

ENTITÀ DESCRIZIONE

EVENTO “Fatto”, ovvero specifico evento infortunistico1 o malattia professionale. “Evento”costituisce l’entità centrale del data-base, nonché l’unità di analisi di base

NOTIZIA Articolo di giornale o di altra testata mediatica, attraverso la quale vengonodescritti i dettagli di uno o più “Eventi”

PERSONA Persona fisica colpita da infortunio o malattia professionale2

INFORTUNIO Tipo di infortunio subito da una “Persona”

MALATTIA Malattia professionale sviluppata da una “Persona”

GIURIDICITÀ Azienda presso la quale ha avuto luogo un “Infortunio”, oppure si è sviluppatauna “Malattia” oppure è avvenuto un incidente che tuttavia non ha provocato con-seguenze su persone (mancato infortunio)3

SETTORE Settore economico di riferimento

LOCALITÀ Luogo geografico di interesse all’interno della base di dati

1 In linea con l’obiettivo finale della base di dati, si prevede che siano oggetto di analisi anche i casi di “man-cati infortuni” per i quali sono disponibili informazioni sufficientemente dettagliate.

2 Nel caso in cui non vi sia riferimento ad una specifica persona fisica, verrà creato un riferimento ad un indi-viduo virtuale definito come “anonimo” e con identificativo univoco proprio.

3 Sebbene il luogo fisico dove l’evento è accaduto rimanga l’informazione principale rappresentata, l’entitàazienda sarà inserita anche in altri tipi di relazioni volte alla creazione di un quadro informativo completo,così come specificato in seguito all’interno della sezione dedicata alle relazioni tra le entità.

Le entità del database sono collegate tra loro mediante relazioni la cui cardinalitàvaria in funzione della possibilità o meno per le singole entità di non partecipare maialla relazione, parteciparvi una sola volta o prendevi invece parte più volte. Comemostra lo schema concettuale in Figura 1, ad esempio, uno stesso evento può esse-re riportato da più notizie.


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Figura 1 - Schema concettuale della base di dati

Nel dettaglio si hanno le seguenti principali relazioni:

• Settore/Evento (appartiene): per ciascun settore agricolo/industriale di riferimentopresente in archivio può essersi verificato un qualunque numero di eventi (malat-tie e/o infortuni), così come nessuno (relazione 0 a N). Un evento è invece sem-pre associato ad uno ed un solo settore industriale (relazione 1 a 1);

• Evento/Notizia (riporta): un evento può essere descritto da un numero variabile dinotizie giornalistiche (relazione 1 a N). Allo stesso modo, una singola notizia pub-blicata da un organo d’informazione può riguardare uno o più eventi diversi (rela-zione 1 a N);

• Notizia/Fonte (proviene): per quanto riguarda la relazione tra notizia e fonte, unanotizia proviene sempre da almeno una fonte (relazione 1 a N), mentre può verifi-carsi il caso in cui fonti potenziali presenti in archivio non pubblichino alcuna noti-zia relativa ad eventi accaduti (relazione 0 a N);

• Persona/Infortunio (subisce): una persona è presente in archivio perché vittima diun infortunio o colpita da una malattia professionale. Una stessa persona puòsubire da nessuno ad un numero variabile di infortuni durante la sua attività lavo-rativa (relazione 0 a N; 0 se presente in archivio per via di una malattia professio-nale indipendentemente da un infortunio o se protagonista di un mancato infortu-nio). Un infortunio (o mancato infortunio) coinvolge sempre almeno una persona(relazione 1 a N);

• Persona/Malattia (sorgere): così come per la relazione “subisce” tra persona edinfortunio, anche per la relazione “sorgere”, che collega persona e malattia, valgo-no le considerazioni fatte al punto precedente (relazione 0 a N in quanto una per-sona può essere presente in archivio per via di un infortunio subito senza aver maicontratto alcuna malattia professionale). Una malattia professionale colpisce sem-pre almeno una persona (relazione 1 a N). Si è deciso inoltre di escludere dall’ar-chivio eventuali mancate malattie professionali (potenziali ma non verificatesi);

• Azienda/Azienda (appartiene): si tratta di una relazione ricorsiva sull’entità “azien-da”. Una singola azienda può essere indipendente oppure fare parte di un’entitàpiù grande, come una holding o simile (relazione 0 a 1). Un’azienda o gruppoindustriale può essere proprietaria di molte aziende, così come di nessuna (rela-zione 0 a N);

• Azienda/Località (sede legale): un’azienda ha sempre una ed una sola sede lega-le (relazione 1 a 1). Una data località può costituire la sede legale di più aziende,così come di nessuna (relazione 0 a N);

• Azienda/Località (sede operativa): un’azienda ha sempre almeno una sede ope-rativa ed, eventualmente, più di una (relazione 1 a N). Una località può costituirela sede operativa di una o più aziende, così come di nessuna (relazione 0 a N);

• Evento/Azienda (colpisce): un infortunio o una malattia può riguardare un’aziendapresso la quale questo si è verificato, seppur non necessariamente tutti gli infor-tuni avvengano dentro locali o zone di competenza aziendali, ma anche su stradepubbliche o aree condivise (relazione 0 a N). Dal canto suo un’azienda viene inse-


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Tabella 2 - Cardinalità delle relazioni tra entità

RELAZIONE ENTITÀ A ENTITÀ B RELAZIONE A B RELAZIONE B A

Appartiene Settore Evento 0 a N 1 a 1

Riporta Evento Notizia 1 a N 1 a N

Proviene Notizia Fonte 1 a N 0 a N

Coinvolge Evento Persona 0 a N 1 a N

Subisce Persona Infortunio 0 a N 1 a N

Sorgere Persona Malattia 0 a N 1 a N

Lavora Persona Azienda 0 a N 1 a N

Appartiene Azienda Azienda 0 a 1 0 a N

Sede legale Azienda Località 1 a 1 0 a N

Sede operativa Azienda Località 1 a N 0 a N

Colpisce Evento Azienda 0 a N 1 a N

Dove Evento Località 1 a N 1 a N

rita in archivio soltanto nel momento in cui vi ha luogo un evento. La stessa azien-da può essere teatro di più di un infortunio (relazione 1 a N);

• Evento/Località (dove): un evento è legato ad una o più località geografiche (rela-zione 1 a N). Una località viene inserita nel database soltanto nel momento in cuisi verifica un evento che la coinvolge. Ad una stessa località possono corrispon-dere più eventi (relazione 1 a N).

La cardinalità delle relazioni è riassunta nella Tabella 2.

Il modello concettuale (Figura 1) evidenzia gli attributi più importanti associati allevarie entità individuate. Le Tabelle 3-15, riportate di seguito, mostrano per ciascunaentità l’elenco degli attributi associati e, per ognuno di essi, un esempio di possibilevalore e il tipo di dati con il quale l’attributo deve essere definito.


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Tabella 3 - Attributi per l’entità Evento

ATTRIBUTO DESCRIZIONE ESEMPIO TIPO DI DATI

ID Identificativo univoco 1 Numero Intero

Data Data in cui si è verificato 22/09/2011 Data (“GGMMAAAA”)l’evento

Data_inserimento Data di inserimento 24/09/2011 Data (“GGMMAAAA”)del record

Data_modifica Data ultima modifica 30/11/2012 Data(“GGMMAAAA”)del record

Descrizione Descrizione generale “Milano - Operaio si rompe Stringa di testodell’evento una caviglia, schiacciata

da un carico caduto da un muletto duranteil trasporto”

Tabella 4 - Attributi per l’entità Notizia



Data Data in cui la notizia 22/09/2011 Data (“GGMMAAAA”)è stata pubblicata

Testo Testo completo della “Milano - Mario Rossi, Stringa di testonotizia operaio, è rimasto vittima

di un incidente sul lavoro presso Azienda, che gli ha causato la rottura di una caviglia”

Metadati Metadati associati Vedi Tabella 5 Vedi Tabella 5all’articolo


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Tabella 5 - Sotto-attributi di Metadati


Allegato Collegamento ad una “localhost://archivioNotizie/ Stringa di testostampa digitale della 20110922_art1.pdf”notizia (in formato PDF)

Fonte Testata o sito di “http://www.ansa.it/” Stringa di testoriferimento

Keywords Elenco di parole chiave “notte,festivo,operaio” Stringa di testoche descrivono la notizia

URL Indirizzo web riportante “http://www.ansa.it/ Stringa di testola notizia web/notizie/rubriche/

mondo/2013/05/20/Tornado-Oklahoma-City-temono-morti_8738488.html”

Tabella 6 - Attributi per l’entità Fonte



Nome Nome della fonte “Corriere della sera” Stringa di testo


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Tabella 7 - Attributi per l’entità della Persona


ID Identificativo univoco 254 Numero intero

Nome Nome della persona “Mario” Stringa di testo

Cognome Cognome della persona “Rossi” Stringa di testo

Età Età della persona (al 32 Numero interomomento dell’evento)

Sesso Sesso della persona “M” Carattere [M|F]

Nazionalità Nazionalità della persona “Italiano” Stringa di testo

Professionista Professionista o “P” Carattere [P|A]amatore/hobbista

Tabella 8 - Attributi per l’entità Infortunio


Mortale Categorizzazione di 0 Numero intero [0|1|2] alto livello dell’infortunio (0: mancato infortunio;(mancato, non-mortale, 1: infortunio mortale) non-mortale;

2: infortunio mortale)

Sede lesione Sede della lesione 1220 Numero intero4

Natura lesione Natura della lesione 10 Numero intero5

Tipo di incidente Tipo dell’incidente 10 Numero intero6

ESAW Descrizione dell’infortunio Vedi Tabella 9 Vedi Tabella 9secondo le variabili previste dalla classificazione ESAW

4 I valori che questo attributo può assumere sono dedotti dal sistema di classificazione usato da INAIL perla rilevazione dei dati. URL: http://www.ispesl.it/im/indexSofwSL.asp.

5 I valori che questo attributo può assumere sono dedotti dal sistema di classificazione usato da INAIL perla rilevazione dei dati. URL: http://www.ispesl.it/im/indexnatura.asp.

6 I valori che questo attributo può assumere sono dedotti dal sistema di classificazione usato da INAIL perla rilevazione dei dati. URL: http://www.ispesl.it/im/indexincidente.asp.


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Tabella 9 - Sotto-attributi di ESAW


Tipo di luogo Luogo, posto, area di lavoro 22 (Cantiere - edificio Numero interodove la vittima si trovava o in costruzione…)lavorava al momento dell’infortunio

Tipo di lavoro Natura principale del 12 Numero interolavoro svolto dalla vittima al momento dell’infortunio

Attività fisica Attività fisica specifica 33 Numero interospecifica della vittima al momento

dell’infortunio

Agente materiale Principale agente materiale 07.05.01.00 Stringa di testoattività fisica associato o collegato (trapano elettrico portatile)specifica all’attività fisica specifica

della vittima al momento dell’infortunio

Deviazione Ultimo evento, deviante 35 Numero interorispetto alla norma, che ha portato all’infortunio

Agente materiale Principale agente materiale 02.03.01.00 (scala portatile) Stringa di testodeviazione associato o collegato

all’evento deviante

Contatto Contatto che ha provocato 32 Numero interola lesione alla vittima (modalità della lesione)

Agente materiale Principale agente materiale 01.02.01.01 (Pavimento) Stringa di testocontatto associato o collegato al contatto

che ha provocato la lesione

Tabella 10 - Attributi per l’entità Malattia


Mortale Eventuale mortalità della 1 Valore binario malattia per l’individuo che (0: No; 1: Sì)l’ha sviluppata

ICD Descrizione della malattia Vedi Tabella 11 Vedi Tabella 11secondo il sistema diclassificazione ICD

D.M. 27/04/2004 Descrizione della malattia Vedi Tabella 12 Vedi Tabella 12secondo il D.M. 27/04/2004


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Tabella 11 - Sotto-attributi di ICD7


ICD Versione dell’ICD utilizzata 0 Valore binario (0: ICD-9; 1: ICD-10)

Capitolo Capitolo della classificazione “II” Stringa di testoICD nel quale la malattia è contenuta

Identificativo Identificativo alfanumerico “C09” Stringa di testomalattia della malattia

Descrizione Descrizione testuale della “Tumore maligno Stringa di testomalattia malattia della tonsilla”

Tabella 12 - Sotto-attributi del D.M. 27/04/20048


Lista Lista nella quale la malattia 1 Numero interospecifica risiede (basata sulla probabilità di verificarsi)

Gruppo Gruppo cui la malattia 6 Numero interoappartiene

Descrizione Agente causa della malattia “Benzene” Stringa di testo

Malattia Nome della malattia contratta “Tumori del sistema Stringa di testo emolinfopoietico”

Codice Codice alfanumerico che “I.6.04 C96” Stringa di testoidentificativo identifica univocamente

malattia, gruppo di appartenenza ed agente

7 I valori che gli attributi “Capitolo”, “Identificativo malattia” e “Descrizione malattia” possono assumere sonotratti dalla pubblicazione “Classificazione Statistica Internazionale delle Malattie e dei Problemi SanitariCorrelati (ICD-10), volume 1”, a cura del Ministero della Salute.

8 I valori che gli attributi “Lista”, “Gruppo”, “Agente”, “Malattia” e “Codice Identificativo” possono assumeresono tratti dal testo del D.M. 27/04/2004 del Ministero del Lavoro e delle Politiche Sociali, Elenco dellemalattie per le quali è obbligatoria la denuncia, ai sensi e per gli effetti dell'art. 139 del testo unico, appro-vato con D.P.R. 30 giugno 1965, n. 1124, e s.m.i. pubblicato sulla G. U. n. 134 del 10/06/2004.


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Tabella 13 - Attributi per l’entità Azienda


Ragione sociale Ragione sociale dell’azienda “Mario Rossi bulloni Srl” Stringa di testo

Classe Dimensioni 2 Numerodimensionale dell’azienda (range) intero [1|2|3|4|5]

(1: impresa individuale; 2: da 2 a 9 occupati; 3: da 10 a 49 occupati; 4: da 50 a 249 occupati;5: 250 occupati ed oltre)

Tabella 14 - Attributi per l’entità Settore9


Codice identificativo Codice identificativo del “49.4” Stringa di testosettore industriale

Descrizione Descrizione verbale del “Trasporto di merci su Stringa di testosettore industriale strada e servizi di trasloco”

Tabella 15 - Attributi per l’entità Località


Regione Regione di appartenenza “Lazio” Stringa di testo

Provincia Provincia di appartenenza “LT” Stringa di testo

Comune Comune di appartenenza “Aprilia” Stringa di testo

Testo libero Ulteriore specificazione “Frazione Campoverde” Stringa di testodella località

CAP Codice di Avviamento “04011” Stringa di testoPostale

Via Nome della via “piazza Gluck” Stringa di testo

Numero civico Numero civico 159 A Stringa di testo

9 I valori che gli attributi “Codice identificativo” e “Descrizione” possono assumere sono tratti dal Sistema diclassificazione delle attività economiche ATECO 2007, ISTAT 2009.

La struttura del database, composto da una serie di archivi ed impostata secondouna logica relazionale, offre la possibilità di descrivere dettagliatamente gli eventi, iluoghi e le aziende, anche se è stato constatato, attraverso i primi test di data entry,che spesso molti campi rimangono non compilati: l’intento, tuttavia, è quello di regi-strare tutta l’informazione disponibile, nonché il relativo modo di presentazione.Inoltre, l’uso di varie classificazioni standardizzate, tra cui ESAW per le modalità diaccadimento degli infortuni e ICD per le malattie ed i disturbi, consente confronti condati provenienti da altre fonti.

3. Lo strumento realizzato

3.1 Il database relazionale ed il software ad hoc

Dopo la realizzazione dello schema concettuale indicante tutte le entità e le relazio-ni intercorrenti nella base di dati, si è proceduto con la sua traduzione nello schemalogico (Figura 2), il quale costituisce un passo fondamentale per l’implementazionefisica del database stesso.A differenza dello schema concettuale, quello logico dipende strettamente dalmodello di rappresentazione dei dati utilizzato dal DBMS (database ManagementSystem), che in questo caso è di tipo relazionale. Lo schema logico relazionale hauna struttura simile al diagramma entità, ma differisce da esso per l’esplicita dichia-razione delle chiavi primarie, l’inserimento delle chiavi esterne e l’aggiunta di oppor-tune Tabelle per rappresentare relazioni N:M.Partendo da uno schema concettuale, si passa alla creazione di uno schema logicorelazionale applicando le seguenti regole:1. le entità dello schema concettuale vengono convertite in Tabelle;2. le relazioni tra entità vengono rappresentate facendo uso di chiavi esterne, ossia un

insieme di attributi che corrispondono a quelli che costituiscono la chiave primariadi un’altra Tabella e stabiliscono quindi un riferimento tra i record delle due Tabelle.

Per facilitare l’inserimento delle informazioni all’interno della base di dati, alcuneTabelle sono state pre-popolate. In particolare i dati inseriti a priori all’interno dellabase di dati riguardano:- codici ATECO 2007 delle attività economiche;- codici di avviamento postale (CAP);- codici degli Stati;- codifiche ESAW delle modalità di accadimento degli infortuni;- codifiche ICD delle malattie e dei disturbi;- codifiche D.M. 27/04/2004 delle malattie di origine lavorativa;- elenco dei Comuni, delle Regioni e delle Province.

Si è così strutturato il database relazionale che costituisce l’intelaiatura del Reperto-rio Notizie.


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Figura 2 - Schema logico della base di dati


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Figura 3 - Finestra per la connessione alla base di dati

Al fine di permettere all’utente di interagire con la base di dati nella maniera più sem-plice ed allo stesso tempo più efficiente possibile, si è deciso di sviluppare uno stru-mento software dedicato.Tale software è stato sviluppato in linguaggio ANSI C++ e si appoggia alle librerieopen source Qt10, le quali forniscono sia le funzioni necessarie per la connessione el’esecuzione di interrogazioni (query) alla base di dati, sia le funzionalità necessarieper implementare un’interfaccia utente chiara, funzionale ed esteticamente gradevo-le. Il software è multi-piattaforma ed è stato testato con successo in ambientiWindows (Windows XP, Windows Vista, Windows 7, Windows 8), ma anche OS X (OSX 10.7, OS X 10.8) e Linux (Ubuntu 12.04). Il software è corredato da un installerimplementato attraverso Inno Setup11, che permette, in ambiente Windows, di instal-lare con estrema facilità il prodotto.Lo strumento si presenta all’avvio con la schermata visibile in Figura 3, attraverso laquale è possibile impostare i parametri necessari per la connessione al DBMS.

I parametri in questione sono:• host: indirizzo IP della macchina sulla quale è in funzione il DBMS;• port: porta TCP utilizzata per la comunicazione di rete (nel caso in cui il DBMS non

sia in esecuzione sulla macchina client, ma al contrario su una macchina raggiun-gibile via LAN/WAN);

• DB name: nome della base di dati alla quale collegarsi;• username: nome dell’utente MySQL che dispone delle autorizzazioni necessarie

per effettuare operazioni di lettura/scrittura sula base di dati;• password: password associate al nome utente indicato al campo precedente.

10 URL: http://qt-project.org.11 URL: http://www.jrsoftware.org/isinfo.php.


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Figura 4 - Schermata principale del software

12 La funzionalità di esportazione non è visibile in Figura 4, in quanto la funzione era ancora in fase di svilup-po nel momento in cui lo screenshot é stato scattato.

I valori di default per i vari campi sono stati preimpostati al fine di riflettere l’architettu-ra di rete vigente presso la sede del Settore Ricerca dell’INAIL nella quale il softwareè utilizzato. Per velocizzare le operazioni di avvio dell’applicazione è stata inoltre inse-rita una check box dal nome “Connetti all’avvio” che consente all’utente, al momentodel lancio, di accedere direttamente alla finestra principale dell’applicazione.Una volta effettuata con successo la connessione al database, il software si presen-ta con la sua finestra principale (Figura 4). Questa finestra mostra un estratto delleultime notizie che sono state inserite nella base di dati e contiene i pulsanti necessa-ri per accedere alle varie funzionalità offerte dal software:• inserimento di un nuovo evento;• visualizzazione/modifica di un evento già presente in archivio;• eliminazione di un evento dall’archivio;• interrogazione della base di dati;• esportazione del contenuto della base di dati12.

La procedura più articolata è quella che si occupa di inserire un nuovo evento all’in-terno della base di dati. Tale funzionalità è stata implementata per mezzo di un wizardinterattivo che guida l’utente lungo una sequenza di passi predefinita. In qualsiasimomento l’utente ha la possibilità di proseguire al passo successivo, tornare ad uno

step precedente oppure abbandonare del tutto la procedura (ritornando così allaschermata principale dell’applicazione senza che siano state apportate modifiche aldatabase).Il wizard si presenta innanzitutto all’utente con una schermata di benvenuto che rie-piloga le finalità della procedura che sta iniziando (Figura 5). Segue la prima sceltada compiere da parte dell’utente, il quale ha la possibilità di creare un nuovo eventooppure di modificare un evento già esistente (Figura 6).Nel caso in cui l’utente opti per l’inserimento di un nuovo evento, il wizard passa allapagina nella quale specificare le informazioni generali relative all’evento (Figura 6). Queste informazioni sono:• data in corrispondenza della quale l’evento ha avuto luogo;• descrizione dell’evento;• data di inserimento dell’evento nella base di dati;• settore industriale di riferimento.


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Figura 5 - Wizard per inserimento nuovo evento: pagina 1

I due campi dedicati ad ospitare le date sono entrambi preimpostati sulla data cor-rente, così come risultante dall’orario di sistema restituito dalla macchina sulla qualeil software è in esecuzione. Per quanto riguarda invece la selezione del settore eco-nomico di riferimento, le opzioni a disposizione sono quelle offerte dalla classifica-zione ATECO 2007. Al fine di agevolare la ricerca e l’inserimento del settore più ido-neo a descrivere l’evento in esame, la classificazione è stata scomposta in tre campidi input. L’utente ha inizialmente la possibilità di utilizzare soltanto il primo campo, ilquale contiene le macro-descrizioni dei vari settori industriali. A seconda della scel-ta effettuata diventa o meno possibile migliorare il livello di dettaglio attraverso l’op-portuno “sblocco” dei campi di input successivi (del secondo e poi eventualmentedel terzo).Una volta inserito un nuovo evento diventa immediatamente possibile inserire unanotizia associata a tale evento (Figura 7).


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I dettagli relativi ad una notizia che è possibile impostare sono i seguenti:• data di pubblicazione;• testo della notizia;• fonte;• URL;• allegato/i;• keywords.

Come per lo step precedente del wizard, anche in questo caso la data di pubblicazio-ne è preimpostata su quella di sistema. Il testo della notizia può essere immesso senzavincoli particolarmente stringenti in termini di lunghezza. Per quanto riguarda la fonte,questa può essere scelta da un menu a selezione rapida che mostra tutte quelle giàutilizzate in passato. È da sottolineare il fatto che il sistema prevede l’aggiunta, inmaniera dinamica, di nuove fonti. A tale scopo è sufficiente scegliere, nell’elenco delle


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Figura 8 - Wizard per inserimento nuovo evento: pagina 4 - dettagli notizia


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Figura 9 - Wizard per inserimento nuovo evento: pagina 4 - aggiunta nuova fonte


fonti, la voce “Nuova fonte” (convenientemente disposta al primo posto dell’elenco,indipendentemente dall’ordinamento alfabetico utilizzato per ordinare le “vere” fonti inarchivio), per far apparire una finestra dove l’utente può appunto immettere il nomedella nuova fonte (Figura 9). Alla notizia possono, infine, essere associati: un URL, unoo più file allegati ed alcune keywords (in un numero compreso tra 0 e 4).

Il passo successivo del wizard (Figura 10) consente di inserire i dettagli relativi allalocalità presso la quale ha avuto luogo l’evento.

Anche in questo caso il software è stato ottimizzato per semplificare il lavoro di dataentry. L’utente può pertanto effettuare l’inserimento tramite una serie di menu a scel-ta multipla che, a partire dalla Regione, scendono progressivamente nel dettagliosbloccando i menu di scelta per Provincia, Comune e codice di avviamento postale.L’inserimento di località, via e numero civico è invece possibile all’utente come “testolibero”.A seguire vi è la pagina dedicata all’inserimento delle informazioni disponibili relati-ve all’azienda presso la quale si è verificato l’evento (Figura 11). La pagina raccogliee memorizza le seguenti informazioni:• ragione sociale;• classe dimensionale;• partita IVA;• indirizzo sede operativa;• corrispondenza sede operativa/legale;• indirizzo sede legale.


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Per quanto riguarda la ragione sociale, questa può essere inserita secondo le mede-sime modalità viste in relazione alla fonte di una notizia. Un menù a scelta multiplapermette di selezionare un’azienda già presente in archivio oppure di inserirne unanuova. Nel caso di inserimento di una nuova azienda, la classe dimensionale relativapuò essere indicata attraverso un altro menù a scelta multipla che offre 5 opzioni:• E: da 0 a 0 dipendenti (lavoro in proprio);• D: da 1 a 9 dipendenti (micro-impresa);• C: da 10 a 49 dipendenti (piccola impresa);• B: da 50 a 249 dipendenti (media impresa);• A: 250 dipendenti o più (grande impresa).

Seguono poi le informazioni relative all’indirizzo della sede operativa e della sedelegale dell’azienda. Un flag è stato opportunamente inserito onde evitare all’utente didover inserire due volte il medesimo indirizzo, nel caso in cui sede legale e sede ope-rativa dell’azienda coincidano.La pagina successiva del wizard (Figura 12) è dedicata a raccogliere le informazionianagrafiche relative alla/e persona/e coinvolta/e nell’evento, ivi inclusi i dettagli del-l’azienda alla quale la/e persona/e stava offrendo la sua professionalità quando l’e-vento si è verificato. Una volta compilati i campi relativi al lavoratore di cui si hannoinformazioni, il pulsante “Aggiungi nuova persona alla lista” permette l’inserimento.Una persona eventualmente aggiunta alla lista per errore può essere viceversarimossa attraverso il pulsante “Rimuovi persona dalla lista”. Da segnalare inoltre ilflag “Lavora presso l’azienda”, che consente di indicare se la persona in questionelavora presso l’azienda specificata allo step precedente o meno.Una volta ultimata la procedura di inserimento delle persone coinvolte nell’evento, èpossibile procedere all’introduzione, per ciascuna di esse, dei dettagli relativi all’e-ventuale infortunio subito (Figura 13) o malattia contratta (Figura 14). Per quantoriguarda l’infortunio, le informazioni che è possibile inserire sono in parte aderenti allecodifiche INAIL (tipo di incidente, natura della lesione e sede della lesione) ed inparte rispecchianti la classificazione ESAW. In aggiunta a queste è stato inserito unflag che permette di indicare se l’infortunio sia stato mortale o meno.


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Per ciò che concerne le malattie, invece, la codifica delle stesse è stata affidata alsistema di classificazione ICD-10. Ancora una volta (così come per le variabili agen-te ESAW) si è di fronte ad un sistema di input ottimizzato, costituito da una serie dimenù che si aprono in sequenza, permettendo all’utente di indicare nel migliore deimodi l’informazione, procedendo in sequenza dal minimo fino al massimo livello didettaglio.


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A conclusione della procedura di inserimento, una nuova finestra presenta il riepilo-go di tutti i dati immessi e chiede conferma all’utente per procedere a scrivere irecord sul database.Oltre al wizard suddetto, un’altra funzionalità offerta dal software è quella che permet-te di visualizzare l’elenco completo di eventi presenti all’interno della base di dati ele notizie ad essi associate, ricordando che per evento si intende il “fatto”, mentreper notizia l’articolo di giornale che lo descrive.L’interfaccia utilizzata a tal proposito è visibile in Figura 15. Il box nella parte superio-re della finestra permette di espandere o contrarre i vari eventi in maniera tale dapoter accedere o meno alle relative notizie. Quando si seleziona un evento o unanotizia (ricercabile anche attraverso l’interfaccia per la ricerca avanzata visibile inFigura 16), un apposito pulsante sulla destra permette di effettuare modifiche sul-l’oggetto in questione.


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Figura 15 - Visualizzazione, ricerca e modifica di eventi e notizie

Il lavoro di concretizzazione del progetto si è concluso con la fase di data entry spe-rimentale e di primi utilizzi del Repertorio Notizie, descritta nel paragrafo successivo.

3.2 Implementazione e primi utilizzi

La ricerca delle informazioni utili e le decisioni sull’archiviazione di esse hanno rap-presentato il primo passo verso l’implementazione del database e dell’applicativoper l’interazione con esso, descritti nel precedente paragrafo. Tali attività, propedeu-tiche ad un utilizzo ottimale in vista di estrazioni ed elaborazioni dei dati acquisiti e dianalisi statistiche testuali, si sono sviluppate in diverse fasi, non necessariamente insuccessione.


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Figura 16 - Ricerca avanzata

Il gruppo ufficialmente istituito all’interno dell’INAIL sin dalle fasi iniziali del progetto hacollaborato con il team specializzato incaricato dal DISTAL di seguire l’implementazio-ne del database e, a tale scopo, si sono svolte diverse riunioni.Gli incontri hanno avuto, in un primo momento, il fine di individuare il corretto utiliz-zo, la struttura e la classificazione delle variabili da inserire nella banca dati. Neimeeting introduttivi si è stabilito che la raccolta dei casi fosse incentrata su tutte lenotizie di infortuni sul lavoro sia gravi che mortali, sulle malattie professionali e suidisturbi lavoro-correlati e che fosse focalizzata sugli eventi della filiera agricola,coprendo in questo modo, oltre ai codici 01 e 02 dell’ATECO 2007, anche l’industriaalimentare.In un secondo momento, si è deciso di allargare la sfera di azione a tutti i settori eco-nomici ed agli incidenti, ossia i mancati infortuni, e ciò ha implicato alcune variazio-ni anche sul versante realizzativo informatico.Le regole procedurali riguardanti la ricognizione delle notizie ed il data entry sonostate oggetto di ulteriori riflessioni che hanno comportato analisi aggiuntive inerentiil project work ed i parametri da adottare in situazioni non ordinarie, al fine di miglio-rare la qualità dell’informazione già dal momento dell’inserimento. L’esperto informatico del DISTAL, incaricato della realizzazione del software, hainstallato il prodotto finale su alcune macchine dei componenti del gruppo di lavoro.Si sono presentati inizialmente alcuni problemi tecnico-informatici, legati alla possi-bilità di far comunicare tra loro le macchine in un impianto centralizzato; infatti lagestione di un unico database avrebbe richiesto un data entry da più computer conarchivi residenti in un singolo pc. Tuttavia, ciò sarebbe stato possibile solo tramite lacosiddetta multiplazione (o multiplexing), con relativa apertura di “porte interne”, cheperò non è stata effettuata per svariate ragioni. Ci si è orientati quindi, provvisoria-mente, verso un controllo stand alone della banca dati, mediante un software ad hocper l’interazione con essa.In un primo momento, in attesa che si risolvessero le complicazioni legate alla comu-nicazione tra macchine, si è deciso di avviare la catalogazione delle informazioni suicasi di infortunio attraverso la realizzazione, su foglio elettronico, di una maschera diinterfaccia che contenesse i campi delle variabili necessarie e che rispecchiasse ilpiù possibile la struttura del database.Si è realizzato, infatti, un modulo informatizzato per l’inserimento delle informazioniottenute attraverso il monitoraggio degli organi di informazione. Tale modello è statocreato ad hoc ed è contraddistinto da parti descrittive testuali e da campi che spe-cificano le caratteristiche dell’evento, i lavoratori coinvolti, l’azienda, il luogo di acca-dimento, le modalità, le conseguenze, le fonti della notizia ed i rimandi ipertestuali apagine web e file. Utilizzando esso, si è potuto procedere alla raccolta delle notiziedegli eventi ed alla loro archiviazione, potendo così testare, in fase preliminare, lavalidità e l’efficacia delle variabili scelte, apportando poi le dovute modifiche.Il periodo iniziale ha visto il gruppo di lavoro concentrarsi inizialmente sulla ricerca edil monitoraggio degli eventi in sole cinque Regioni italiane (Puglia, Lazio, Campania,Sicilia ed Emilia-Romagna), al fine di verificare, con una mole di lavoro ridotta, il buon


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andamento della procedura e delle regole di data entry fissate. A regime, poi, si èpassati ad una copertura nazionale dei fenomeni infortunistici da archiviare. Le notizie sono state estrapolate ed archiviate consultando on-line i siti dei maggio-ri quotidiani nazionali e locali, oltre ad altri organi di informazione ed a siti specializ-zati in materia.Uno degli strumenti più utili per il monitoraggio degli articoli di interesse è il servizioon-line Google Alert. Usufruendo di esso, infatti, ed impostando opportunamente siala cadenza degli aggiornamenti che determinate parole chiave, il motore di ricercainvia automaticamente delle e-mail all’interno delle quali si trovano i link agli articoligiornalistici che man mano vengono pubblicati sul web. Risulta di fondamentaleimportanza la scelta di specifici raggruppamenti di termini (parole chiave) per otti-mizzare le query di ricerca. Nella fase sperimentale si sono utilizzate parole chiavecome incidente lavoro, infortunio lavoro, morte bianca, morte lavoro, incidenti lavoro,infortuni lavoro, morti bianche, morti lavoro.Sono state per il momento tralasciate le notizie riguardanti disturbi lavoro-correlati,malattie professionali e mancati infortuni.Le regole che il gruppo di lavoro si è dato per il data entry e per l’archiviazione dellenotizie hanno permesso una standardizzazione delle modalità di salvataggio dellepagine web e dei file multimediali collegati agli eventi e soprattutto hanno risoltosituazioni in cui l’inserimento delle informazioni sul database presentava dei dubbi.Ad esempio, tenendo presente che l’unità di riferimento è l’evento e non l’articolo ola notizia, si è scelto di salvare al massimo quattro articoli relativi allo stesso evento,cioè quelli con le informazioni più dettagliate o quelli dei quotidiani maggiori, evitan-do di riportare articoli che non contengano informazioni aggiuntive utili.Sono anche emerse questioni interpretative che hanno reso necessaria una standar-dizzazione delle modalità di classificazione dei singoli casi, in modo da garantire unaomogeneizzazione delle informazioni reperite ed un’uniformità della scrittura per icampi “liberi”, cioè quelli per i quali non è stata prevista una codifica chiusa delle voci.L’alimentazione del database relazionale avviene tramite l’utilizzo del software adhoc, installato, come attualmente la medesima banca-dati, sui pc dei singoli opera-tori. Tale applicativo è sviluppato col linguaggio di programmazione PHP che presup-pone l’implementazione sulle macchine locali del web-server Apache.A tale proposito, si è utilizzato EasyPHP che garantisce simultaneamente entrambele funzioni, sia di server locale che di strumento di programmazione PHP.Il programma così realizzato prevede un’interfaccia di inserimento dati basata sumaschere suddivise per tipologia, come descritte nel precedente paragrafo 3.1.Come in altre raccolte informative sugli infortuni, il software prevede che per ognievento, segnalato da Google Alert, si inserisca la data di accadimento, la descrizio-ne generica dell’infortunio, il luogo dove si è verificato, le informazioni sull’azienda/ecoinvolta/e, i dati anagrafici dell’infortunato, il tipo di luogo, il tipo di incidente, even-tuali malattie correlate ed i relativi codici di riferimento.Inoltre, la caratteristica peculiare dell’applicativo è che per ogni episodio infortunisti-co classificato vi è una maschera dedicata dove viene riportato tutto il contenuto


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degli articoli che riportano la notizia, specificando in appositi campi la data di pub-blicazione, il nome della testata, l’URL di riferimento sul web (nel caso di testate on-line) ed i link agli allegati con gli screenshot (immagini salvate) per la visualizzazionedegli articoli stessi nella versione originale.La schermata iniziale dell’applicativo riporta, in ordine cronologico, tutti gli eventiinfortunistici già archiviati in base al giorno dell’avvenimento. In essa sono presentialcuni tools che permettono di aggiungere ed eliminare un singolo caso nonché dimodificare uno già inserito. Essendo tale software progettato per un utilizzo localesul computer dell’operatore, prima di avviarlo è necessario attivare il già menziona-to EasyPHP che rimanda al server locale Apache.Si è stabilito di inserire nel database gli eventi avvenuti dal 1° aprile 2014 in poi,anche se tale inserimento nei primi mesi non è stato sistematico.Le prime sperimentazioni sul database hanno riguardato la possibilità di effettuareincroci con banche-dati ufficiali degli infortuni sul lavoro. Tramite il package statisti-co SPSS, si è verificato, infatti, che un evento riportato dagli organi di informazione,registrato nel Repertorio Notizie può essere rintracciato anche negli archivi dei “Flussiinformativi per la prevenzione” dell’INAIL.L’obiettivo primario rimane quello di studiare come gli eventi vengono descritti dallastampa, ma una delle finalità secondarie del progetto è fare emergere gli eventi lesi-vi subiti dai lavoratori che, a vario titolo, non sono coperti da assicurazione INAIL. Siprevede, per tale ragione, la possibilità di effettuare record-linkage con archivi ufficia-li, che diano ulteriori informazioni sulle relative modalità di accadimento, pur cono-scendo i rischi che l’operazione comporta.L’utilizzo iniziale del database ha tracciato anche le linee per gli sviluppi successivi,in modo che la ricerca delle notizie fosse sempre più approfondita e mirata, utilizzan-do ulteriori fonti d’informazione (giornali-radio, telegiornali, versioni cartacee dei quo-tidiani), oltre a quelle già impiegate (quotidiani on-line o siti web di informazione).

3.3 Scopo, utilità e analisi programmate

Come esplicitato nei paragrafi precedenti, il Repertorio Notizie ed il software per inte-ragire con esso sono stati realizzati per archiviare i casi di infortunio, di incidente, didisturbo o di malattia che vengono riportati dalle cronache dei quotidiani. Fin dalmomento della progettazione, si è puntato alla realizzazione di uno strumento chefavorisse l’analisi successiva delle informazioni raccolte, secondo l’ottica della valu-tazione della cultura della sicurezza. Lo scopo del progetto, e di conseguenza dell’attività di archiviazione delle notizie tra-mite il database creato, è quello di analizzare dal punto di vista testuale le modalitàdi trattazione delle notizie da parte degli organi di stampa. Il database, anche se potenzialmente copre vari tipi di eventi connessi con la sicu-rezza e la salute sul lavoro, non aspira a diffondere dati più esaustivamente o piùrapidamente di altre fonti.


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Inoltre, non è previsto alcun tipo di validazione prima dell’inserimento di nuovi recordnel Repertorio Notizie.Esso è quindi uno strumento di ricerca che, come detto, non si propone di contrap-porsi o di integrare i dati di provenienza istituzionalizzata, né di pubblicare informa-zioni “parallele”.Tuttavia, da un lato non bisogna dimenticare lo spunto da cui ha avuto origine il pro-getto (cioè quello di colmare le lacune informative sulla sicurezza in agricoltura), dal-l’altro si deve tener conto che i confronti con i dati di altri sistemi informativi sono ilnaturale sbocco di un database che tende a comprendere come vengono riportati etrattati certi tipi di notizie.Oltre che la strutturazione iniziale del Repertorio Notizie, anche l’attività di dataentry e di revisione deve considerare questi aspetti e, infatti, il popolamento dellabase di dati avviene in modo da agevolare gli studi prestabiliti; si sono condivisicriteri per limitare gli articoli da inserire, per compilare alcuni campi (tipo di inciden-te, natura e sede della lesione) e per risalire dalla descrizione dell’evento contenu-ta nell’articolo alle modalità più adeguate delle codifiche ESAW. Soprattutto si èsvolto (e si svolge tuttora) un lavoro a sostegno della collocazione territoriale, giu-ridica ed economica degli eventi: laddove le notizie non riportano direttamenteinformazioni sull’azienda, ma solo accenni ad essa, si tenta di individuare gli ele-menti che possano con certezza farla rintracciare attraverso ricerche sul weboppure interrogazioni di archivi in possesso dell’INAIL. Lo stesso avviene per l’e-ventuale “azienda madre”.Ciò, comunque, non va ad intaccare il testo delle notizie e, quindi, non influisce sul-l’analisi testuale programmata su esse.L’analisi del contenuto predisposta si fonda su apposite tecniche statistiche che per-mettono di studiare le parole utilizzate nel testo degli articoli e le relazioni tra loro. Ciòpotrà portare a comprendere il linguaggio usato e i termini caratteristici, identifican-do un appropriato modello di interpretazione, lettura e diffusione delle notizie acqui-site, da destinare a chi scrive e divulga gli articoli.Dal punto di vista della cosiddetta statistica testuale, infatti, ogni insieme di docu-menti può essere esaminato per scoprire la qualità e l’ampiezza del vocabolario,nonché i sintagmi più frequenti ed il tipo di sintassi usata. Più in generale, è possibi-le approfondire i contenuti e confrontare tra loro i testi.Si può pervenire, perciò, agli schemi interpretativi latenti, pur evitando di affidarsi adun automatismo non ragionato.L’analisi automatica dei testi si basa sulle metodologie dell’analisi multidimensiona-le dei dati, tra cui l’analisi delle corrispondenze lessicali.Altri tipi di analisi multidimensionale (es. cluster analysis) sono previste per indagaresulle notizie contenute nel Repertorio Notizie, al di là dell’aspetto testuale e comuni-cativo: sotto osservazione, cioè, saranno anche gli eventi in sé, con le relative moda-lità di accadimento e gli altri dati ad essi legati.Con tali dati poi, avendo constatato nella fase sperimentale che per una parte deglieventi inseriti nel database ci può essere a posteriori una coincidenza con altre fonti,


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si è pianificato di effettuare operazioni di record-linkage, in modo da paragonarequantitativamente e qualitativamente le informazioni.Se per il raffronto si considerano gli archivi distribuiti con i “Flussi informativi per laprevenzione”, emergono due code, cioè sottoinsiemi di casi che non si accoppianocon i casi contenuti nell’altra banca dati: a prescindere dai “falsi non accoppiati”, dauna parte si ha la “coda A” degli eventi denunciati all’INAIL, ma non riportati o nonrecuperati su alcuna testata giornalistica, dall’altra si forma la “coda B” degli eventinon coperti da assicurazione e, per questo, non denunciati (episodi subiti da hobbi-sti, da familiari del titolare, ecc.).Ad essi si aggiungono i disturbi lavoro-correlati, non considerabili come malattie pro-fessionali, e gli incidenti o mancati infortuni: queste circostanze sono potenzialmen-te presenti nel Repertorio Notizie, ma non nei “Flussi informativi”.Il record-linkage, perciò, dà modo di studiare le caratteristiche dei casi non riportatidagli organi di informazione e di ipotizzarne i motivi, mediante le elaborazioni sulla“coda A”. Inoltre, per i record accoppiati, si possono evidenziare le incongruenzeinformative, attraverso la comparazione dei dati omologhi provenienti da entrambele fonti.Queste analisi non verranno approntate in vista di un’integrazione delle due fonti(Repertorio e Flussi), ma rientrano anche esse in un’ottica di cultura della sicurezzae di studio della stesura degli articoli.

4. Altre acquisizioni, analisi e risultanze complementari

Il progetto per la realizzazione del Repertorio Notizie è stato studiato in un ambito piùampio, che ha riguardato la cultura della sicurezza e la raccolta sistematica di infor-mazioni per la prevenzione. Inizialmente tale studio ha riguardato solo il settore del-l’agricoltura, per poi estendersi a tutti i settori economici e, come detto, aprirsi ad altriscopi ed impieghi.Nelle prossime pagine, perciò, si approfondisce il percorso per il reperimento e l’a-nalisi dei dati utili alla prevenzione in agricoltura; tale percorso, complementare aquello seguito per il Repertorio Notizie, è partito dalle esigenze informative di coloroche operano nel campo della sicurezza sul lavoro.

4.1 Necessità che emergono dall’attività di vigilanza delle ASL

C’è una necessità informativa, finora insoddisfatta, espressa dagli operatori dellaprevenzione delle ASL, connessa alla loro attività di controllo e di intervento nei luo-ghi di lavoro. Infatti, non è stata ancora predisposta un’anagrafe nazionale delle aziende agricolefinalizzata all’omogeneizzazione di tali attività: mentre per altri settori economicil’INAIL, con i “Flussi informativi per la prevenzione”, distribuisce gli archivi delle


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aziende secondo la competenza territoriale, per il settore primario la maggior partedelle ASL non dispone di dati riferiti alle ditte del suo territorio, non possedendol’Istituto assicuratore un registro delle aziende agricole (pur se alcune ASL fruisconodei dati dei sistemi informativi agricoli regionali).I Servizi di Prevenzione delle ASL svolgono un ruolo istituzionale di promozione econtrollo delle misure di tutela della sicurezza e salute nei luoghi di lavoro. Il ruolo dicontrollo viene svolto principalmente con azioni di vigilanza, cioè con interventi neiluoghi di lavoro per verificare la corretta applicazione delle previsioni normative.Il Piano Nazionale di Prevenzione in Agricoltura e Silvicoltura 2009-2011 (PNPAS) haavuto come obiettivo lo sviluppo in tutte le Regioni13 di una forte e omogenea azionedi vigilanza. Pur non essendo stato raggiunto l’obiettivo previsto di 10 mila controlliall’anno, si è passati da circa 5 mila a circa 8 mila aziende controllate. Sulla base del-l’analisi dell’andamento degli infortuni sul lavoro, la vigilanza è stata orientata alleattrezzature agricole coinvolte negli infortuni più gravi. Per rendere possibile l’omo-geneità dell’azione di vigilanza, nell’ambito del PNPAS si è provveduto a:• definire in quasi tutte le Regioni i programmi attuativi del programma nazionale;• raccordare i referenti regionali attraverso videoconferenze periodiche e documen-

ti di orientamento;• formare con criteri omogenei gli operatori di tutte le Regioni, a sostegno dell’atti-

vità di controllo programmata;• individuare e condividere i contenuti minimi della vigilanza, standardizzati attraver-

so una scheda di controllo condivisa ed utilizzata a livello nazionale sulla base deiprogrammi regionali;

• creare un sistema informativo di registrazione delle attività di controllo regionali,che raccolga anche i dati sui risultati dei controlli stessi e permetta in prospettivala stesura di report periodici in grado di valutare i cambiamenti nel tempo dellecondizioni incontrate nelle aziende.

Realizzando l’obiettivo prefissato dal PNPAS (10 mila aziende agricole visitate all’an-no), si stima di controllare l’1,2% delle aziende con oltre 50 giornate annue di lavoro(circa 860 mila, in base all’ultimo Censimento dell’Agricoltura, Tabella 16), ossia leaziende con un’attività produttiva significativa, in cui l’intervento dei Servizi diPrevenzione può essere efficace. Dalla sproporzione tra la capacità operativa e leaziende da controllare nasce l’esigenza di dotare gli stessi Servizi di Prevenzione distrumenti atti a selezionare le aziende agricole da sottoporre a vigilanza.


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13 Il termine “Regioni” è usato per brevità in questo paragrafo al posto della più corretta dizione “Regioni eProvince Autonome”.


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Tabella 16 - Distribuzione delle aziende agricole con più di 50 giorni di lavoro all’anno

Giorni annui di lavoroNumero di aziende

agricole

51 – 500 753.188

> 500 105.325

Totale aziende >50 gg/anno 858.513

Fonte: Elaborazione su dati ISTAT, 6° Censimento Generale dell'Agricoltura, 2010

Tabella 17 - Infortuni sul lavoro avvenuti nel periodo 2007–2011 e denunciati all’INAIL (gestioneAgricoltura)

RegioneTotale infortuni variazione %

2007 2008 2009 2010 2011 2007-2011 2009-2011

Piemonte 5.147 4.888 5.070 4.549 4.045 -21,41% -20,22%

Valle d’Aosta 205 185 176 172 150 -26,83% -14,77%

Lombardia 4.658 4.315 4.276 4.254 4.082 -12,37% -4,54%

Prov. Aut. Bolzano 2.494 2.359 2.546 2.469 2.559 2,61% 0,51%

Prov. Aut. Trento 1.112 1.013 989 929 958 -13,85% -3,13%

Veneto 5.178 4.968 4.788 4.495 4.067 -21,46% -15,06%

Friuli Venezia Giulia 1.036 943 947 921 847 -18,24% -10,56%

Liguria 846 788 802 763 755 -10,76% -5,86%

Emilia-Romagna 8.284 6.951 6.760 6.729 6.289 -24,08% -6,97%

Toscana 4.689 4.317 4.294 4.105 3.961 -15,53% -7,76%

Umbria 1.796 1.681 1.666 1.612 1.431 -20,32% -14,11%

Marche 2.867 2.784 2.649 2.376 2.283 -20,37% -13,82%

Lazio 2.094 2.019 1.885 1.875 1.679 -19,82% -10,93%

Abruzzo 2.332 2.313 2.386 2.171 2.120 -9,09% -11,15%

Molise 730 672 680 613 552 -24,38% -18,82%

Campania 2.361 2.099 1.960 1.825 1.702 -27,91% -13,16%

Puglia 3.688 3.504 3.275 3.158 2.864 -22,34% -12,55%

Basilicata 1.103 1.152 1.099 936 858 -22,21% -21,93%

Calabria 1.311 1.237 1.175 1.144 1.122 -14,42% -4,51%

Sicilia 2.744 2.715 2.720 2.700 2.458 -10,42% -9,63%

Sardegna 2.577 2.485 2.543 2.435 2.278 -11,60% -10,42%

Italia 57.252 53.388 52.687 50.235 47.054 -17,81% -10,69%

Fonte: INAIL

Nelle Regioni che hanno avviato o potenziato in modo significativo l’attività di indiriz-zo e controllo negli anni del PNPAS (2009-2011), c’è stato un passo in avanti impor-tante nella riduzione degli infortuni totali (Tabella 17); questo non si è verificato nelleRegioni che non hanno attivato il piano o che erano appena agli inizi. In realtà, anchenelle Regioni storicamente più attente all’agricoltura (Lombardia, Emilia-Romagna eToscana) non si è registrata tale riduzione, dato che essa era già avvenuta negli anniprecedenti.


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Tabella 18 - Infortuni Mortali sul lavoro avvenuti nel periodo 2007–2011 e denunciati all’INAIL (gestio-ne Agricoltura)

RegioneInfortuni Mortali

2007-2011

Piemonte 40

Valle d’Aosta 2

Lombardia 57

Prov. Aut. Bolzano 40

Prov. Aut. Trento 11

Veneto 45

Friuli Venezia Giulia 7

Liguria 6

Emilia-Romagna 65

Toscana 34

Umbria 12

Marche 20

Lazio 19

Abruzzo 21

Molise 10

Campania 36

Puglia 51

Basilicata 15

Calabria 18

Sicilia 46

Sardegna 24

Italia 579

Fonte: INAIL

Sebbene per un più corretto confronto temporale le informazioni sugli infortunatiandrebbero rapportate all’esposizione al rischio (cioè agli occupati o, meglio anco-ra, alle ore lavorate), ciò potrebbe testimoniare da un lato l’efficacia delle strategied’intervento, dall’altro la necessità, una volta giunti a regime, di affinare i criteri diselezione per raggiungere le fasce più critiche di popolazione lavorativa.Un’anagrafe delle aziende agricole a disposizione di tutte le ASL, quindi, permette-rebbe interventi più mirati e consentirebbe l’applicazione di algoritmi per individuarele priorità nella programmazione d’attività.In particolare, per venire incontro alle necessità delle ASL, tale anagrafe dovrebbeessere strutturata in modo da:• contenere i parametri più significativi di ogni azienda, in analogia con quanto già

avviene per gli altri settori produttivi;• alimentare e mantenere aggiornati i riferimenti per le attività di controllo previsto

dal PNPAS, permettendo uno scambio informativo con altri soggetti;• permettere una mappatura dei rischi che definisca le priorità di intervento locali,

regionali e nazionali e, localmente, identifichi i soggetti su cui intervenire;• poter calcolare denominatori utili per gli indicatori del fenomeno infortunistico.

Essa, quindi, per ogni azienda dovrebbe fornire le seguenti informazioni:• ragione sociale, indirizzo e superficie agricola;• produzioni zootecniche, colturali e di trasformazione, con indicazioni dimensiona-

li adeguate;• macchine ed impianti presenti;• addetti (dipendenti e lavoratori autonomi).


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Tabella 19 - Infortuni Mortali con Trattore avvenuti nel periodo 2009–2011 e denunciati all’INAIL(gestione Agricoltura)

Modalità di eventoInfortuni Mortali con Trattore

2009-2011

Capovolgimento 365

Investimento 44

Caduta dal trattore 32

Accensione da terra 2

Schiacciamento 7

Non definiti 13

Totale 463

Fonte: INAIL

Per i primi tre gruppi di informazioni, comunque, si sta diffondendo tra le Regioni laconsultazione dei fascicoli delle aziende agricole del Sistema Informativo AgricoloNazionale (SIAN), predisposti per l’erogazione dei benefici economici comunitari(PAC), grazie alla collaborazione dell’Agenzia per le Erogazioni in Agricoltura (AGEA)e delle correlate agenzie regionali. I fascicoli descrivono l’azienda, con le relative col-ture e attività, nonché il parco macchine.Per garantire un accesso omogeneo a livello nazionale a questi fascicoli, sono inter-corsi contatti tra l’INAIL, il Coordinamento Tecnico delle Regioni e ProvinceAutonome, il Ministero dell’Agricoltura e l’AGEA stessa.Inoltre, nell’ambito del SIAN è presente la banca dati zootecnica nazionale che for-nisce le informazioni relative ai capi allevati.Per quanto riguarda il quarto gruppo di informazioni, un’integrazione con le banchedati dell’INPS consentirebbe di disporre per ogni azienda agricola di dati aggiornatimensilmente, riguardanti:• le giornate di lavoro denunciate da ogni singola azienda per lavoro dipendente;• la quantità di lavoro autonomo.

Le varie informazioni, perciò, sarebbero sfruttate dai Servizi di Prevenzione delle ASLper ottenere:• la conoscenza delle dimensioni aziendali - per l’analisi dell’andamento degli infor-

tuni sul lavoro, delle condizioni e dei fattori di rischio, da osservare per tipo di col-tura e per tipo di allevamento;

• i dati sulle tipologie di coltura e di allevamento - per individuare i profili di rischio edi rischi derivanti dall’impiego delle diverse attrezzature agricole e, quindi, per orien-tare la programmazione dell’attività di vigilanza, indipendentemente dall’accadi-mento di infortuni sul lavoro o di malattie professionali in azienda;

• la rilevazione della numerosità e la distribuzione territoriale delle aziende agricole -per programmare l’attività della ASL, una volta individuate le tipologie produttive ele attrezzature a maggior rischio di infortuni e malattie professionali;

• l’individuazione delle aziende - per svolgere, dopo aver definito il programma d’in-tervento, azioni d’informazione ed assistenza prima o parallelamente all’interven-to di vigilanza;

• i dati sulle strutture, i capi allevati e i terreni di ogni azienda agricola - per raggiun-gere le aziende in breve tempo e controllare tutte le sedi aziendali;

• le notizie sulle macchine agricole - per controllare tutte le attrezzature disponibilinell’azienda.

Sulla base di quanto detto e delle informazioni effettivamente disponibili, ilCoordinamento Tecnico delle Regioni e Province Autonome ha individuato nel det-taglio (Tabella 20) i campi che dovrebbero andare a costituire l’anagrafe delleaziende agricole che potrebbe essere acquisita dall’INAIL e, per suo tramite, dalleASL stesse.


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Tabella 20 - Informazioni utili alle ASL, tra quelle disponibili per la costituzione di un’anagrafe nazio-nale delle aziende agricole

Attributo Descrizione

Conduzione Tipologia di conduzione

Superficie condotta (mq) Superficie condotta dall'azienda espressa in mq

A) Territorio - Insieme delle particelle condotte dall’azienda ai fini dell’ottenimento delle pro-duzioni agricole.


Macrousi Descrizione del Macrouso

Prodotto Descrizione del prodotto

Varietà Descrizione della varietà

Superficie (mq) Superficie utilizzata espressa in mq

Presenza terrazzamenti Presenza terrazzamenti (assenti, terrazzamenti e/o livellamenti)

Rotazione colturale Presenza di rotazione colturale (non dichiarata, ortivo, seminativo, assente)

Tipo di serra Tipologia di serra presente sulla particella

schedario vitivinicolo

Numero UV Numero dell’Unità Vitata (UV)

Destinazioni produttive Destinazione produttiva

Forma di allevamento Tipologia di forma di allevamento

Tipo Irrigazione Tipologia di irrigazione

B) Uso del suolo - Caratterizzazione dell’utilizzazione della particella ai fini produttivi.


Tipologia di fabbricato Descrizione della tipologia del fabbricato

Tipologia di utilizzo Descrizione della tipologia del fabbricato

Tipologia di conduzione Descrizione della tipologia di conduzione del fabbricato.

Comune Descrizione del comune dove è ubicato

Superficie occupazione suolo Superficie di occupazione del suolo espressa in mq

Volume Volume espresso in metri cubi

C) Fabbricati - Manufatti utilizzati, quali: stalle, depositi, cantine, magazzini di stoccaggio, ecc.


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Targa Targa mezzo

Marca Descrizione della marca del mezzo/macchinario

Modello Descrizione del modello del mezzo/macchinario

Telaio Numero di matricola del telaio

Motore Marca motore del mezzo/macchinario

Potenza CV Potenza CV del mezzo/macchinario

Potenza KW Potenza KW del mezzo/macchinario

Tipo carburante Tipologia di carburante del mezzo/macchinario

Immatricolazione Anno di immatricolazione del mezzo/macchinario

Data inizio validità Data inizio impiego del mezzo/macchinario

Data fine validità Data fine impiego del mezzo/macchinario

CUAA Identificativo univoco del proprietario del mezzo/macchinario

Forma di possesso Tipologia di possesso (proprietà, leasing, ecc.)

D) Mezzi di produzione


Tipo di collaborazione Tipologia di rapporto di lavoro (salariato, familiare, altro, ecc.)

Tipo lavoratori Tipologia di lavoratore (uomo, donna, giovane, avventizio)

Unità di misura lavoro Tipo prestazione (part-time, tempo pieno, giornate annue, ecc.)

Numero di lavoratori N° lavoratori che presentano le caratteristiche evidenziate

E) Manodopera


Specie animale allevata Descrizione della specie animale

Tipo di Produzione Descrizione produzione prevalente (es. latte, carne, allevamento)

Autorizzazione latte Indica se l’allevamento possiede l’autorizzazione a produzione latte

Data inizio attività Data inizio attività

Data fino attività Data fino attività

Ubicazione Ubicazione della stalla

Consistenza allevamento Dati quantitativi specifici sulla consistenza

F) Zootecnia

Nei paragrafi seguenti, considerando le necessità delle ASL, le attuali carenze diinformazioni ed i possibili utilizzi dei dati da parte delle ASL stesse, si illustra una stra-da che, sperimentalmente, ha integrato le osservazioni per la sicurezza in agricoltu-ra, i dati estrapolati dal sistema informativo agricolo dell’Emilia-Romagna e quelli delCensimento dell’Agricoltura, portando anche ad ulteriori elaborazioni che hanno for-nito le mappe di rischio infortunistico ed altri risultati delle analisi degli infortuni nelleaziende agricole.

4.2 Anagrafe delle aziende agricole dell’Emilia-Romagna

È stata istituita, con il D.P.R. 503/1999, l’Anagrafe delle aziende agricole all’interno delSistema Informativo Agricolo Nazionale (SIAN)14 che contiene le informazioni relativeai soggetti pubblici e privati operanti nel settore primario e utilizzate dalla P.A. nellagestione dei procedimenti attivati in materia di agricoltura. A tal fine i soggetti coin-volti devono costituire un “fascicolo aziendale”, ovvero un contenitore di informazio-ni relative all’azienda, che vengono poi registrate nel database. Tali informazioniriguardano i dati anagrafici dell’azienda reperiti tramite il Codice Unico di identifica-zione delle Aziende Agricole (CUAA), del titolare (o rappresentante legale) o dei socidelle società di persona, quelli concernenti i terreni in conduzione (titoli di posses-so), le produzioni di qualità, la superficie condotta, i macrousi ed infine i dati relativialla consistenza zootecnica. Nel 2003 la Regione Emilia-Romagna ha istituitol’Anagrafe, all’interno del Sistema Informativo Agricolo Regionale, a sua volta integra-to nel SIAN, facendo seguito all’istituzione dell’Agenzia Regionale per le Erogazioniin Agricoltura (AGREA), avvenuta nel 200115.L’INAIL, sulla base di quanto previsto dal Regolamento dell’Anagrafe dell’Emilia-Romagna, ha ottenuto dalla Regione il database aggiornato al 1° giugno 2013 e sud-diviso in 9 banche-dati, una per ciascuna Provincia.Tale database (che per brevità verrà indicato come “DB Regione”) è composto da untotale di 21 entità (Tabelle) che si possono distinguere in due macro-categorie: • dati ed informazioni: 12 entità in relazione tra loro contenenti tutte le informazioni e

i dati aziendali registrati;• codici: 9 entità in cui sono riportate le codifiche e le descrizioni dei codici utilizza-

ti nelle 12 Tabelle con i dati.


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14 In attuazione dell’art. 14 del D.Lgs. 173/1998 “Disposizioni in materia di contenimento dei costi di produ-zione e per il rafforzamento strutturale delle imprese agricole, a norma dell'articolo 55, commi 14 e 15, dellalegge 27 dicembre 1997, n. 449”, che stabiliva norme di semplificazione delle procedure inerenti l’applica-zione della normativa comunitaria e nazionale.

15 Il Regolamento dell’Anagrafe delle aziende agricole dell’Emilia-Romagna è stato adottato conDeliberazione della Giunta regionale dell’8 settembre 2003, n. 1724. La creazione dell’AGREA è avvenuta,invece, con la L.R. 21/2001. Si deve ricordare che l’Anagrafe regionale non serve solo per gestire procedu-re Agea: queste nel 2008 riguardavano circa i 2/3 delle aziende iscritte all’Anagrafe.


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N. Entità informative Breve descrizione

1 T_AZIENDA Dati anagrafici delle aziende agricole

2 T_UNITA_AZIENDALI Informazioni sulle singole unità aziendali

3 T2_PERSONE Informazioni anagrafiche sulle persone collegate all'azienda (titolari, soci)

4 T2_RUOLI Descrizione ruolo delle persone in azienda

5 T_TERRENI Informazioni sui terreni con dettagli sulle singole particelle

6 T2_GESTIONE Informazioni sulla gestione delle singole particelle aziendali

7 T2_CONTRATTI Informazioni sul titolo di possesso delle singole particelle

8 T2_ZONE Tipologia di zona relativa alle singole particelle

9 T3_MACROUSO Tipo di macrouso relativo alle singole particelle

10 T_PRODUZIONI_QUALITA Elenco delle produzioni di qualità (DOP, DOC, IGP, …)

11 T_ALLEVAMENTI Informazioni sulle specie zootecniche allevate

12 T_CONSISTENZE_ZOOTECNICHE Informazioni di dettaglio per singolo allevamento, con anno di riferimento

Entità InformativeTralasciando la descrizione delle Tabelle con i codici, di seguito si presentano, neldettaglio, le entità con i dati e le informazioni sulle aziende.

In questa categoria sono presenti le seguenti 12 Tabelle:

Ricordando che lo scopo dell’Anagrafe è quello di contenere le informazioni su tuttii soggetti del settore agricolo che vogliono rapportarsi con la PubblicaAmministrazione, consegue che la Tabella principale di riferimento per tutte le altre,è T_AZIENDA che memorizza le informazioni anagrafiche aziendali di base: codicefiscale (CUAA16), partita IVA, numero del Repertorio Economico Amministrativo(REA)17, ragione sociale e forma giuridica, sede legale (indirizzo completo), eventua-le telefono, fax ed e-mail, descrizione di ulteriore documentazione a supporto.Ad incrementare il patrimonio informativo della prima Tabella, è presente l’entitàT_UNITA_AZIENDALI che riporta dati di altre sedi se presenti includendo, a differen-za di T_AZIENDA, la data di attivazione (e data di fine attività, se si tratta di informa-zione storica).Nelle Tabelle T2_PERSONE e T2_RUOLI sono registrate le informazioni riguardantiogni persona fisica che svolge un ruolo nell’azienda: dati anagrafici, fax, e-mail, ruolosvolto in azienda (amministratore, rappresentante legale, presidente, socio, ecc.),date dell’incarico, documentazione, ecc.I dati di gestione e possesso delle singole particelle catastali sono contenute nelleTabelle T_TERRENI, T2_GESTIONE, T2_CONTRATTI: località (Regione, Provincia,

16 Codice Unico di identificazione delle Aziende Agricole, obbligatorio per l'inserimento dell'azienda in archi-vio e l'iscrizione in anagrafe: è il Codice fiscale dell'Azienda.

17 Numero di iscrizione al Repertorio Economico Amministrativo della Camera di Commercio (non obbligatorio).

Comune), riferimenti catastali (sezione, foglio, particella, subalterno), fascia altimetri-ca, superficie posseduta ed eleggibile, forma di possesso (proprietà, affitto ecc.),rotazione, irrigabilità, data di inizio e (eventualmente) fine del possesso, situazioni di“supero” o “contenzioso”18.Il contenuto informativo viene completato dalla Tabella T2_ZONE sono indicati, perogni particella, il tipo di zona e gli eventuali vincoli ambientali particolari: zona svan-taggiata di montagna, parchi e riserve o parco nazionale, zone di particolare interes-se paesaggistico ambientale, zone di tutela naturalistica, zone faunistiche o oasi diprotezione della fauna, ecc.Un importante ruolo è svolto, invece, dalla Tabella T3_MACROUSO che identifica perogni particella, o una sua frazione, la coltura e la superficie ad essa destinata: super-fici seminabili, colture pluriennali, prati e pascoli seminabili, esclusi i pascoli magri(superficie non avvicendata per almeno 5 anni), frutta a guscio, ulivo, agrumi, ecc. Nella Tabella T_PRODUZIONI_QUALITA sono registrate le informazioni che riguarda-no i prodotti che hanno un certificato di qualità (DOP, DOC, IGP, DOCG, BIO), comead esempio: Aceto Balsamico Tradizionale di Modena, Cipolla di Medicina, Culatellodi Zibello, Pancetta Piacentina, Parmigiano-Reggiano, Provolone della Valpadana.Infine le ultime due Tabelle, T_ALLEVAMENTI e T_CONSISTENZE_ZOOTECNICHE,riportano i dati sulla zootecnia. Nella prima sono memorizzate informazioni generalisull’allevamento: l’ubicazione (indirizzo, coordinate), la specie allevata, il numero dicapi, le autorizzazioni latte. Nella seconda sono presenti informazioni di dettaglio perogni specie allevata, con il numero di capi per categoria (vacche da latte, vitelli finoa 6 mesi, vitelli da ingrasso) ed anno di riferimento. In tutte le Tabelle che compongono il database sono registrate, inoltre, le informazioniriguardanti la procedura di inserimento del dato, ovvero la data di variazione e il codi-ce dell’operatore del Centro di Assistenza Agricola (CAA) a cui è assegnata l’aziendae a cui spetta la gestione del fascicolo aziendale. Per l’aggiornamento dell’Anagrafe siutilizzano dei web-services su Intranet (applicazioni web-based su server regionale,con accesso riservato) la cui descrizione esula dalle finalità del presente studio.

Relazioni tra entitàNel “DB Regione”, come detto nel paragrafo precedente, la Tabella T_AZIENDA èl’entità principale alla quale sono associate le altre entità. Questa relazione avvieneattraverso il campo ID_AZIENDA: tale campo, infatti, è univoco e identifica ogni sin-gola azienda registrata. Solo la Tabella T_TERRENI non è in relazione diretta con laTabella T_AZIENDA, ma è collegata ad essa attraverso la Tabella T2_GESTIONE. Altre due Tabelle sono rilevanti nella struttura del database: la Tabella T_TERRENI checontiene il campo ID_PARTICELLA che è in relazione diretta con altre 4 Tabelle e l’entitàT_ALLEVAMENTI che permette la relazione con T_CONSISTENZE_ZOOTECNICHE.


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18 Campo di controllo che permette all’operatore che inserisce i dati di verificare se la somma delle superficidelle particelle indicate è coerente con il totale della superficie posseduta o che non si verifichi l’utilizzo diparticelle soppresse.

Qui di seguito vengono riportati i tipi di relazione tra le diverse entità; per maggiorechiarezza si rimanda allo schema entità-relazione illustrato nella Figura 17, in cuisono evidenziate le chiavi primarie19.


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19 La chiave primaria è quel campo o insieme di campi che permette di individuare univocamente un recordo tupla in una Tabella o relazione.

N. Entità 1 Relazione Entità 2

1 T_AZIENDA 1 a N T_ALLEVAMENTI

1 a N T_CONSISTENZE_ZOOTECNICHE

1 a N T_PRODUZIONI_QUALITA

1 a N T_UNITAAZIENDALI

1 a N T2_CONTRATTI

1 a N T2_GESTIONE

1 a N T2_PERSONE

1 a N T2_RUOLI

1 a N T2_ZONE

1 a N T3_MACROUSO

2 T_UNITAAZIENDALI N a 1 T_AZIENDA

3 T2_PERSONE N a 1 T_AZIENDA

1 a N T2_RUOLI

4 T2_RUOLI N a 1 T_AZIENDA

N a 1 T2_PERSONE

5 T_TERRENI 1 a N T2_CONTRATTI

1 a N T2_GESTIONE

1 a N T2_ZONE

1 a N T3_MACROUSO

6 T2_GESTIONE N a 1 T_AZIENDA

N a 1 T_TERRENI

7 T2_CONTRATTI N a 1 T_AZIENDA

N a 1 T_TERRENI

8 T2_ZONE N a 1 T_TERRENI

N a 1 T_AZIENDA

9 T3_MACROUSO N a 1 T_TERRENI

N a 1 T_AZIENDA

10 T_PRODUZIONI_QUALITA N a 1 T_AZIENDA

11 T_ALLEVAMENTI 1 a N T_CONSISTENZE_ZOOTECNICHE

N a 1 T_AZIENDA

12 T_CONSISTENZE_ZOOTECNICHE N a 1 T_AZIENDA

N a 1 T_ALLEVAMENTI


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Figura 17 - Schema delle Tabelle e delle Entità-Relazione dell’Anagrafe delle aziende agricole dell’Emilia-Romagna

4.3 Analisi comparata con i dati del Censimento dell’Agricoltura

Il 6° Censimento Generale dell’Agricoltura è stato effettuato dall’ISTAT nel 2010 alloscopo di fornire un ampio quadro conoscitivo sulle caratteristiche strutturali delleaziende. Essendo la fonte ufficiale per antonomasia delle informazioni sulle aziendeitaliane, esso è stato utilizzato per un’analisi comparata dei dati contenuti nel data-base delle Aziende agricole dell’Emilia-Romagna.L’ISTAT ha adottato particolari criteri circa l’unità di rilevazione e il campo di osserva-zione; il Censimento, quindi, ha rilevato solo le unità aziendali che soddisfacevanodeterminati requisiti. Questa premessa è necessaria per comprendere gli scosta-menti osservati tra i dati delle due fonti, riconducibili in gran parte ai differenti campidi osservazione ed ai diversi riferimenti temporali. Le tavole e i dati del Censimento sono stati ricavati dal data warehouse messo adisposizione dall’ISTAT sul proprio sito internet20.

Numero di aziende e superficie agricolaUn primo confronto ha riguardato il numero di aziende presenti nell’archivio regiona-le e quelle rilevate dal 6° Censimento. Come si può osservare dalla Tabella 21, ilnumero di aziende si discosta di quasi 11 mila unità: differenza abbastanza rilevan-te che si suppone derivi principalmente dal diverso campo di osservazione. Questaspiegazione è supportata dal fatto che, se si estraggono i dati dall’Anagrafe relativialle aziende che superano determinate soglie di superficie, gli scostamenti si riduco-no sensibilmente. In particolare, se si escludono le unità con una superficie eleggi-bile minore di 0,3 ettari21, le aziende agricole in Anagrafe risultano meno numerosedi quelle censite.


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20 URL: http://www.istat.it/it/censimento-agricoltura/agricoltura-2010.21 La soglia per l’Emilia-Romagna è di 0,3 ha di SAU (Superficie Agricola Utilizzata). Questa condizione non

è l’unica: non tutte le aziende con SAU <= 0,3 ha sono escluse, ma solo quelle che non rispondonoanche ad altri criteri. In questo caso, però, è stata considerata solo questa condizione, a fini sperimenta-li e di controllo.

Tabella 21 - Confronto numero di aziende agricole

Provincia CensimentoDB Regione 2013

Aziende nel Aziende conAziende Con

complessivo superficieSuperficie

Eleggibile >= 0,3ha

PIACENZA 6.354 7.266 6.818 6.087

PARMA 7.141 8.514 7.719 7.085

REGGIO EMILIA 7.772 8.960 8.239 7.566

MODENA 10.543 11.769 10.892 9.801

BOLOGNA 10.790 12.842 11.983 10.579

FERRARA 7.747 8.662 8.194 7.059

RAVENNA 8.998 10.436 9.927 8.702

FORLI-CESENA 9.681 11.144 10.478 9.211

RIMINI 4.440 4.859 4.643 4.120

REGIONE EMILIA-ROMAGNA 73.466 84.452 78.893 70.210

Fonte: Elaborazione su dati ISTAT, 6° Censimento Generale dell'Agricoltura 2010 e Anagrafe delle aziende agricole dell’Emilia-Romagna

Con riferimento alla superficie, il “DB Regione” contiene due variabili: la superficieposseduta e quella eleggibile, che vengono rispettivamente confrontate con laSuperficie Agricola Totale (SAT) e la Superficie Agricola Utilizzata (SAU) rilevatedall’ISTAT. La Tabella 21 mostra che la SAT rilevata dall’ultimo Censimento è moltosimile a quella registrata nel archivio della Regione. Per contro, la stessa Tabellamette in luce che la SAU è sensibilmente inferiore alla superficie eleggibile (ad ecce-zione della Provincia di Ferrara, interamente in pianura). Va considerato, però, che lasuperficie eleggibile può includere alcune tipologie di bosco che, come tali, non rien-trano nella SAU.


62

2010

Gli allevamenti Il secondo blocco di dati messo a confronto ha riguardato le informazioni concernen-ti gli allevamenti zootecnici. Il Censimento rileva il numero di aziende con allevamen-ti e la consistenza dei capi per specie e per categoria, alla data del 24 ottobre 2010.Il “DB Regione” registra diverse informazioni sugli allevamenti zootecnici presentinelle aziende utilizzando due distinte Tabelle (paragrafo 4.1). La seconda Tabella,che dovrebbe contenere le consistenze zootecniche in modo dettagliato per ognispecie allevata, con il relativo numero di capi allevati e l’anno di riferimento, non risul-ta, però, sempre completa ed aggiornata. Estraendo i dati contenuti nella Tabella generale sugli allevamenti si può operare unconfronto con la rilevazione censuaria: da tale confronto emerge un notevole divario,per quanto concerne il numero di aziende zootecniche.Lo scarto suddetto permane anche analizzando gli allevamenti delle singole specie(bovini e suini), mentre si osserva una notevole concordanza tra le due fonti perquanto riguarda il numero di capi allevati (Tabella 23).


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Tabella 22 - Confronto superficie agricola (in ettari)

Censimento 2010 DB Regione 2013

Aziende Aziende conProvincia con superficie eleggibile

superficie >=0,3ha

Superficie Superficie Superficie Superficieposseduta eleggibile posseduta eleggibile

PIACENZA 150.341,21 117.460,24 148.971,83 142.652,28 147.624,15 142.617,49

PARMA 172.357,73 125.703,31 172.619,63 168.868,52 172.508,56 168.847,89

REGGIO EMILIA 129.286,94 101.848,78 120.227,04 118.049,79 119.954,58 118.016,64

MODENA 158.499,05 127.495,82 149.073,79 145.786,18 148.780,62 145.743,32

BOLOGNA 228.233,17 173.224,46 228.525,25 224.115,34 228.193,18 224.070,29

FERRARA 193.309,90 176.875,63 174.549,60 170.942,19 174.205,33 170.919,57

RAVENNA 139.126,75 116.646,67 138.803,24 135.840,77 138.185,02 135.784,05

FORLI-CESENA 142.694,73 89.358,19 144.195,30 135.392,36 143.732,56 135.341,94

RIMINI 47.303,77 35.600,69 53.614,33 53.375,13 53.572,46 53.344,78

REGIONE EMILIA-ROMAGNA 1.361.153 1.064.214 1.330.580 1.295.023 1.326.756 1.294.686


Superficieagr. totale

(SAT)

Superficieagr. utilizzata

(SAU)

I macrousiL’ultimo raffronto effettuato ha riguardato l’utilizzazione dei terreni. Il Censimento rile-va, in modo molto puntale, l’utilizzo dei terreni per l’annata agraria 2009-2010. Nel“DB Regione” vengono registrati i macrousi con una classificazione meno dettaglia-ta rispetto a quella adottata dal Censimento. Da un primo confronto, considerando tutte le aziende che registrano un utilizzo qual-siasi di terreno, emerge un dato abbastanza omogeneo tra le due fonti (Tabella 24).Si consideri che, in questo caso, sono state incluse tutte le aziende del databaseregionale, senza applicare la soglia minima del Censimento (pari a 0,3 ha).


64

Tabella 23 - Confronto per numero aziende e capi allevati di bovini e suini

ProvinciaCensimento 2010 DB Regione 2013

Bovini Suini Bovini SuiniAziende Capi Aziende Capi Aziende Capi Aziende Capi

PIACENZA 923 79.760 81 120.074 896 79.746 140 139.497

PARMA 1.628 150.122 101 111.889 1.521 151.847 177 117.947

REGGIO EMILIA 1.491 140.163 215 332.168 1.349 130.265 228 246.495

MODENA 1.295 94.857 169 338.238 1.008 92.704 195 330.096

BOLOGNA 823 33.180 156 75.340 606 30.940 268 26.894

FERRARA 148 21.742 37 46.917 83 13.989 45 690

RAVENNA 209 8.850 109 58.439 185 20.920 189 90.678

FORLI-CESENA 517 19.450 182 149.918 422 18.933 257 280.388

RIMINI 323 9.107 129 14.477 214 7.928 169 3.807

REGIONE EMILIA-ROMAGNA 7.357 557.231 1.179 1.247.460 6.284 547.272 1.668 1.236.492


Tabella 24 - Confronto numero di aziende che utilizzano terreno

Provincia Censimento 2010 DB Regione 2013

PIACENZA 6.261 6.622

PARMA 7.083 7.489

REGGIO EMILIA 7.727 8.053

MODENA 10.428 10.400

BOLOGNA 10.764 11.396

FERRARA 7.707 7.869

RAVENNA 8.972 9.544

FORLI-CESENA 9.629 10.044

RIMINI 4.426 4.473

REGIONE EMILIA-ROMAGNA 72.997 75.890



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Tabella 25 - Confronto superfici relative a macrousi riso e olivo (in ettari)

ProvinciaCensimento 2010 DB Regione 2013

Superficie riso Superficie olivo Superficie riso Superficie olivo

PIACENZA 9,4 35,4 19,7 39,7

PARMA 8,9 33,4 9,7 80,5

REGGIO EMILIA 6,0 92,3 40,3 97,8

MODENA 530,7 40,1 429,8 100,5

BOLOGNA 152,5 257,2 198,0 452,3

FERRARA 7.237,2 11,6 7.641,1 20,4

RAVENNA 77,7 539,9 270,1 556,9

FORLI-CESENA 104,4 1.238,2 388,1 1.013,7

RIMINI - 1.565,9 - 1.367,8

REGIONE EMILIA-ROMAGNA 8.126,9 3.813,9 8.996,8 3.729,8


Confrontando, invece, il macrouso “seminabile” e l’insieme delle colture che ilCensimento definisce “seminativi”, si osserva una notevole sovrastima nel “DBRegione”, con riferimento sia al numero di aziende che alla superficie.Per ovviare ai problemi delle diverse classificazioni delle colture, a fini analitici, si èproceduto al confronto dei dati relativi a due coltivazioni registrate come macrousidistinti: il riso e l’olivo22. Dalla Tabella 25 che segue, si evince un’effettiva corrispon-denza tra le due fonti.

4.4 Integrazione del database regionale delle aziende agricole con dati dialtre fonti

Nel paragrafo precedente sono stati presentati alcuni confronti tra il database delleaziende agricole dell’Emilia-Romagna e i dati del Censimento dell’Agricoltura. Comesi è potuto constatare, esiste una certa concordanza per alcuni contenuti informatividi base delle due fonti, ma si è anche riscontrato che sussistono differenze metodo-logiche (definitorie, del campo di osservazione, del metodo di archiviazione del-l’informazione, ecc.) dovute alle diverse finalità delle due fonti - una statistica, l’altraamministrativa - che determinano notevoli discrepanze per alcune variabili. Inoltre,nel “DB Regione” altre informazioni risultano del tutto mancanti, incomplete o riferitea periodi diversi e non aggiornate. In particolare, questa lacuna è stata osservata nonsolo per i macrousi dei terreni, ma anche per il numero degli allevamenti.

22 Il dato rilevato dal Censimento distintamente tra “olive da tavola” ed “olive da olio” è stato accorpato.

In merito alla zootecnia, si deve sottolineare che la fonte più attendibile è rappresen-tata dalla Banca Dati Nazionale dell’Anagrafe Zootecnica (BDN). Occorre, tuttavia,tenere presente che i dati della BDN sono da considerarsi ufficiali solo per le speciebovina e bufalina, come segnalato nel sito web23, mentre per le altre specie allevatela BDN è ancora in fase di implementazione. Considerate le finalità del presente studio si deve, però, constatare un’importantelacuna del database regionale delle aziende agricole: essa non contiene, infatti, datisul fattore lavoro (numero di addetti e giornate lavorate), che sono necessari perpoter analizzare il rischio occupazionale.Un’altra importante fonte di informazioni, anch’essa gestita dalla Regione - e colle-gata all’Anagrafe delle aziende - è rappresentata dal Registro degli Utenti MotoriAgricoli (UMA), che contiene numerosi dati sui mezzi posseduti dalle aziende (ditteper conto proprio e/o per conto terzi) che richiedono agevolazioni per il carburanteagricolo. In questa banca dati sono registrate, in particolare, informazioni riguardan-ti i mezzi meccanici: marca, nazionalità, nome macchina, marca motore, matricolatelaio, matricola motore, targa, tipo di mezzo (trattrice, motocoltivatrice, motosega,ecc.), tipo di carburante (benzina, gasolio, petrolio o non uso del carburante), poten-za in kw (se è a motore), anno iscrizione e, infine, l’indicazione se si tratta di unmezzo nuovo o usato24.Ogni mezzo è, inoltre, associato ad una azienda agricola tramite il campo ID_AZIEN-DA ed il CUAA, lo stesso codice presente nel database delle aziende e, quindi, facil-mente associabile ad esso.In merito a quest’ultimo punto, sono stati individuati, all’interno del “DB Regione”, icampi che soddisfano i criteri di integrità e univocità necessari all’integrazione e allarelazione tra Tabelle e che possono essere utilizzati per eventuali associazioni conaltri dati ed informazioni provenienti da fonti esterne25.


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23 Sistema Informativo Veterinario. URL: https://www.vetinfo.sanita.it/.24 Questa coppia di informazioni non permette di conoscere l’anno di immatricolazione del mezzo e quindi la

sua reale vetustà.25 Record-linkage utili ad approfondire, integrare, implementare al meglio il database oggetto di studio.

Entità Campo Descrizione

T_AZIENDA CUAA codice unico di identificazione aziende agricole

COD_REGIONE codice ISTAT che identifica la Regione

COD_PROV codice ISTAT che identifica la Provincia

T_TERRENICOD_COM codice ISTAT che identifica il Comune

SEZIONE dati catastali identificativo terreno

FOGLIO dati catastali identificativo terreno

PARTICELLA dati catastali identificativo terreno

T2_PERSONE COD_FISCALE codice fiscale delle persone associate all’aziende

Un’interessante forma di integrazione tra dati di diverse fonti amministrative è rappre-sentata dal Registro Unico dei Controlli (RUC) nelle imprese agricole ed agroalimen-tari, istituito con Legge Regionale dell’Emilia-Romagna n. 19/2011 e diventato effet-tivamente operativo dal 2014.Si tratta di un archivio informatizzato gestito da AGREA interconnesso con l’Anagraferegionale delle aziende agricole ed integrato nel sistema informativo agricolo regio-nale, al fine di semplificare e razionalizzare le attività amministrative nel settore.

4.5 Analisi statistica delle aziende, del lavoro e del fenomeno infortunisticonel settore agricolo

Numero e dimensione media delle aziende censite dall’ISTAT nel 2010Il 6° Censimento Generale dell’Agricoltura ha rilevato nel 2010 la presenza di 1,621milioni di aziende26 attive sul territorio nazionale con una SAU complessiva di 12,856milioni di ha; la superficie media per azienda risulta, pertanto, di 7,9 ha di SAU (leaziende senza SAU sono solo 5.294).La dimensione media delle aziende varia molto da una ripartizione geografica all’al-tra, passando dai 14,4 ha del Nord-Ovest ai 9,8 ha del Nord-Est, ai 9,1 delle Isole,agli 8,7 del Centro ed infine, al valore minimo del Sud di 5,1 ha. Per quanto concer-ne il titolo di possesso dei terreni, nell’ultimo decennio si è registrato un maggiorricorso all’affitto (soprattutto al Nord) e all’uso gratuito, che complessivamenteriguardano quasi i due quinti della SAU italiana. La distribuzione delle aziende perclasse di SAU evidenzia che le microunità produttive con meno di 1 ha sono oltre 493mila, ovvero il 30,5% delle aziende con SAU.Analizzando il volume di lavoro aziendale, le unità con meno di 50 giornate ammon-tano a ben 762 mila, ovvero il 47% delle aziende censite. Se si adottano congiunta-mente i due parametri (superficie e volume di lavoro) si individua la presenza di quasi333 mila micro-aziende con meno di 1 ha di SAU (pari al 20,5%) e meno di 50 gior-nate di lavoro all’anno. È del tutto ragionevole ipotizzare che queste micro-aziende,soprattutto in ragione del basso volume di lavoro, non possono essere considerateimprese e, pertanto, non rivestano carattere prioritario nelle azioni di prevenzione enell’attività di vigilanza condotta dalle ASL.

Forma di conduzione e forma giuridicaLa conduzione diretta del coltivatore e dei suoi familiari (che può avvalersi anche dimanodopera salariata) riguarda oltre il 95% delle aziende e l’83% della SAU. La con-duzione diretta che utilizza solo manodopera familiare costituisce ben l’84,3% dell’u-niverso censuario, mentre l’11% circa impiega anche lavoro dipendente.La conduzione “in economia”, ovvero esclusivamente con salariati (senza lavoro


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26 Il campo di osservazione adottato ha escluso generalmente le unità con SAU inferiore a 0,3 ha.

manuale da parte del conduttore o dei suoi familiari) comprende solo il 4,1% delleunità produttive. Le aziende condotte in forma giuridica societaria sono soltanto il3,6% del totale, ma esse coltivano quasi il 18% della SAU censita. Più dei tre quartidella SAU appartiene ad aziende individuali e solo il 6,3% ad altra forma giuridica(Enti). Da tutto ciò consegue che una quota rilevante dell’universo censuario è costi-tuito da piccole aziende non-imprese a conduzione familiare esercitate in manieranon professionale.

Coltivazioni e allevamentiLa distribuzione della SAU per tipo di coltivazione assegna la quota prevalente aiseminativi (55%), i prati permanenti e pascoli occupano un ulteriore 27% e la quotarimanente, del 18%, è investita a coltivazioni legnose agrarie (vite, fruttiferi, agrumi,olivo, ecc.).La dimensione media aziendale, per tipologia di coltivazione, presenta un’elevatavariabilità: le legnose agrarie sono le coltivazioni più diffuse, ma con una dimensio-ne molto piccola (solo 2 ha/azienda). I seminativi sono presenti in oltre la metà delleaziende, con una SAU media di 8,5 ha. Infine, i prati permanenti e i pascoli sono imeno diffusi: essi riguardano il 17% delle aziende con una SAU media molto eleva-ta: 12,5 ha/azienda.Le aziende con allevamenti zootecnici sono 217 mila con una consistenza del patri-monio zootecnico, espressa in Uba (Unità di bovino adulto) pari a quasi 10 milioni.L’incidenza percentuale delle aziende zootecniche in Italia è del 13,4%: essa decre-sce passando dal Nord-Ovest (31,5%) al Sud (7,5%). Anche la dimensione mediadegli allevamenti decresce rapidamente passando da 83 Uba per azienda nel Nord-Ovest, a 24 Uba nel Sud. Gli allevamenti più diffusi sono quelli dei bovini, 124 milacon 5,6 milioni di capi, che rappresentano il comparto trainante della zootecnia ita-liana; il numero medio di capi per allevamento è 45: la media raggiunge i valori mas-simi in Lombardia ed Emilia-Romagna, rispettivamente con 101 e 76 capi/azienda27.Gli allevamenti con suini (escludendo quelli per l’autoconsumo) sono scesi a pocopiù di 26 mila e detengono un patrimonio di 9,3 milioni di capi, in crescita rispetto al2000. Il patrimonio suinicolo italiano si concentra in buona parte in quattro Regionidel Nord (Lombardia 4,8 milioni di capi, Emilia-Romagna 1,2 milioni, Piemonte 1,1milioni e Veneto 800 mila). In queste Regioni sono localizzati allevamenti intensivi digrandi dimensioni (soprattutto in Lombardia ed Emilia-Romagna dove la dimensio-ne media raggiunge rispettivamente 1.800 e 1.060 capi/azienda). È importante tenerpresente che le imprese zootecniche, in particolare gli allevamenti di animali di gros-sa taglia come i bovini, presentano molti fattori di rischio occupazionale inclusa lezoonosi.


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27 Gli allevamenti di bufalini censiti sono 2.435, con 360 mila capi (in media 148 capi/azienda), concentrati percirca il 60% in Campania e per il 25% nel Lazio.

Oltre la metà delle aziende ed il 45% della SAU italiana sono localizzate in aree col-linari; queste unità produttive hanno una dimensione media di 6,9 ha e, pertanto,sono meno estese rispetto alle aziende ubicate nelle altre zone altimetriche. In mon-tagna sono state censite 274 mila aziende (il 17% del totale) che dispongono media-mente di 10,4 ha di SAU. Le aziende che operano in pianura, infine, sono il 31,6% edetengono quasi un terzo della SAU italiana: la loro dimensione media è di 8,3 ha.Ne consegue che oltre i due terzi delle aziende italiane operano in condizioniambientali difficili, su terreni acclivi che accrescono in misura rilevante i rischi dellavoro meccanizzato.

Attività connesseConsiderando l’agricoltura sotto il nuovo profilo della multifunzionalità, occorre tenerpresente anche delle “attività connesse” alle coltivazioni ed all’allevamento, che ven-gono svolte all’interno delle aziende. Queste attività riguardano oltre 76 mila unitàproduttive (meno del 5% del totale) localizzate in prevalenza al Nord e Centro-Italia.È importante osservare che tra le attività connesse prevalgono il contoterzismo atti-vo e l‘agriturismo (entrambe con quasi 20 mila aziende) e la trasformazione di pro-dotti sia animali (quasi 10 mila) che vegetali (8 mila).

ContoterzismoPer approfondire la conoscenza del settore agroindustriale, si può fare ricorso alconterzismo rilevato dal 6° Censimento dell’Agricoltura. Le aziende che ne fannoricorso in Italia sono circa un terzo del totale, di cui la maggior parte richiede servizidi contoterzismo passivo (540 mila), mentre quello attivo viene esercitato da menodi 20 mila aziende. In riferimento alle operazioni effettuate per conto terzi, va sottoli-neato che quasi l’11% delle aziende agricole italiane (175 mila unità) risulta in affida-mento completo. Le giornate di lavoro standard, svolte per conto terzi nelle aziendeagricole italiane, ammontano ad oltre 4 milioni per il contoterzismo passivo e 928mila per quello attivo. Ciò significa che le giornate di lavoro per azienda sono ben 50per quello attivo e scendono a 7,4 per quello passivo.

Numero di aziende desunto dagli archivi INPSDagli archivi dell’INPS si desume che le aziende agricole italiane iscritte all’Ente pre-videnziale nel 2011 erano solo 360 mila, di cui 332 mila condotte da coltivatori diret-ti (92,4%), quasi 27 mila (7,4%) gestite da Imprenditori Agricoli Professionali (IAP) esolo 559 da coloni e mezzadri (0,2%). La maggior parte delle aziende iscritte all’INPSè localizzata nell’Italia settentrionale; in particolare nelle quattro Regioni padane (inordine decrescente di numerosità: Piemonte, Emilia-Romagna, Veneto e Lombardia)è ubicato il 38,3% delle unità condotte da coltivatori diretti ed il 37% delle aziendetotali. Per contro, quasi la metà (48,5%) delle aziende condotte da IAP è localizzatanel Mezzogiorno (Sicilia, Puglia, Calabria e Campania).Le aziende definite “attive” dall’INPS (nel senso che hanno attivato almeno un rap-porto di lavoro nel corso dell’anno) ammontano a 196 mila, di cui la maggior parte


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(il 62%) è costituita da imprese condotte “in economia” e poco più di un terzo da col-tivatori diretti. La terza tipologia per importanza è rappresentata dalle cooperative(4%), mentre le rimanenti (consorzi di bonifica, cooperative forestali, coloni e mezza-dri, ecc.) hanno un peso marginale. È importante osservare che il tasso di copertu-ra degli archivi INPS, rispetto all’universo censuario, è pari mediamente al 22%; que-sto tasso varia molto sul territorio nazionale e tende a decrescere man mano che sipassa dal Nord al Mezzogiorno. Ciò si riflette sul fenomeno infortunistico in quanto ilavoratori assicurati, in genere, sono quelli iscritti all’INPS e le statistiche INAIL forni-scono dati sugli eventi indennizzati a soggetti assicurati. Il tasso di copertura è, inve-ce, molto più elevato per le aziende attive che occupano manodopera agricola.

Manodopera aziendale desunta dal Censimento (numero di persone) Il 6° Censimento ha rilevato la manodopera aziendale con riferimento all’annata agra-ria 2009-2010: essa è prestata da circa 3,9 milioni di persone di cui, oltre i tre quar-ti, costituiscono la rilevante quota della componente familiare. La manodopera sala-riata è fornita da oltre 900 mila lavoratori, pari al 24,2% del totale; nel complesso lamanodopera maschile risulta predominante (63%).Il volume generale di lavoro aziendale sfiora i 251 milioni di giornate standard di 8 oreche comportano un carico medio di 65 giornate per persona. Nonostante la flessionedel numero dei familiari attivi in azienda, il tessuto produttivo primario resta imperniatosulla famiglia del conduttore che fornisce oltre i quattro quinti (201 milioni di giornate)del lavoro agricolo complessivo. Tra le persone che forniscono la manodopera familia-re, oltre al conduttore che rappresenta la figura centrale dell’organizzazione aziendale,si devono considerare quasi 700 mila coniugi e 400 mila altri familiari. Viene, altresì, con-siderato il contributo lavorativo di 234 mila parenti che non convivono col conduttore.La manodopera salariata è costituita, prevalentemente, da lavoratori assunti in formasaltuaria (quasi 700 mila) ai quali si aggiungono 163 mila lavoratori assunti in formacontinuativa. Vanno anche considerate le prestazioni lavorative di 80 mila lavoratorinon assunti direttamente dall’azienda.Quasi i due terzi dei lavoratori occasionali si concentrano nel Mezzogiorno, dove èoccupato il 62% dei lavoratori alle dipendenze, mentre il Nord-Est si trova al 2° postocon un quinto dei salariati agricoli italiani.Analizzando la composizione del personale dipendente, per forma di contratto eripartizione geografica, si osserva che gli operai a tempo indeterminato registrano ilpeso percentuale maggiore (vale a dire il 37,2% dei salariati) nel Nord-Ovest, nelquale sono molto diffusi gli allevamenti zootecnici.

Carico di lavoro per persona e volume di lavoro per aziendaTra le diverse categorie della manodopera familiare va evidenziata, anzitutto, la figu-ra del conduttore che si contraddistingue per il contributo lavorativo fornito all’azien-da. Il suo carico medio è di 82 giornate/anno; seguono gli altri familiari con 63, iparenti non conviventi con 51 ed infine, il coniuge con 46 giornate/anno. Il carico dilavoro della manodopera salariata, invece, varia in funzione del tipo di contratto:


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esso raggiunge le 141 giornate/anno per i lavoratori assunti in forma continuativa escende a 37 per gli impiegati saltuari.Il carico di lavoro presenta una notevole variabilità a livello territoriale: per quanto con-cerne la manodopera familiare nel suo complesso si scende dalle 143 giornate delNord-Ovest alle 47 rilevate al Sud (media nazionale 69). Questo divario non è soloriconducibile alla diversa dimensione aziendale (molto più grande al Nord), ma ancheagli ordinamenti produttivi praticati (ed in particolare alla maggiore presenza degliallevamenti zootecnici nelle Regioni settentrionali). Molto simile alla precedente appa-re la graduatoria per ripartizione del carico di lavoro del conduttore, che passa dalle164 giornate/anno nel Nord-Ovest, alle 114 nel Nord-Est, fino alle 58 giornate nel Sud.La dimensione media delle aziende italiane, espressa in volume di lavoro annuo,risulta di sole 155 giornate standard: si osserva, tuttavia, un’elevata diversità territo-riale che assegna i valori massimi al Nord-Ovest (con quasi 300 giornate/azienda) eal Nord-Est (219) e quelli minimi, anche in questo caso, alle Isole (123) e al Sud(116), mentre il Centro-Italia riflette non solo la diversa ampiezza delle aziende in ter-mini di SAU, ma anche i diversi indirizzi produttivi praticati. Vale la pena di osservareche il volume di lavoro è correlato alla superficie aziendale (sfiora le 900 giornatenelle imprese di oltre 100 ha).

Distribuzione dei capi azienda per genere, giornate di lavoro, età e titolo di studioI capi azienda, classificati secondo il genere, vedono una predominanza maschilecon il 69,3%. Analizzando la suddivisione dei capi azienda (figura che nella maggiorparte dei casi - 95% - coincide con quella del conduttore) per classe di giornate dilavoro aziendale, si osserva una distribuzione bimodale nella quale la maggior fre-quenza (quasi un quinto dei capi azienda) si colloca nella classe iniziale - fino a 9giornate/anno - seguita dalla classe centrale 50-99 giornate con 15,6%. Si osserva,inoltre, che i soggetti impegnati per almeno 200 giornate/anno sono soltanto il 15,6%(18,8% per gli uomini e 8,4% per le donne). Più rilevante risulta la frequenza dei capiazienda con impegno annuo inferiore alle 50 giornate: oltre la metà dei uomini e i dueterzi delle donne (quota complessiva del 56,7%).Un altro aspetto da sottolineare è rappresentato dall’anzianità dei conduttori, inapparente contrasto con il peso abbastanza contenuto degli anziani tra gli occupatiagricoli (indagine sulle forze di lavoro) che esclude un elevato numero di pensiona-ti. Nella classe “65 anni ed oltre” si colloca oltre il 37% del totale dei capi azienda(quasi il 38% tra gli uomini e il 36% tra le donne); per contro, i giovani imprenditorisotto i 40 anni rappresentano solo il 10% del totale (10,5% uomini e 8,9% donne).Analizzando la distribuzione per età di tutta la manodopera familiare si osserva chela quota degli anziani di “65 anni ed oltre” è del 31,4%28, quota analoga a quella dei


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28 La classe di età più frequente per il totale dei familiari, così come per i conduttori, è addirittura l’ultima (75anni e più) con quote rispettivamente del 13,1% e 17,8%, mentre per il coniuge è quella che va da 60 a 64anni. La percentuale di anziani fra gli operai a tempo indeterminato risulta, invece, molto bassa (solo il 4,2%);questi lavoratori si concentrano nelle classi di età medio-basse (da 30 a 54 anni) e, tra esse, quella di mag-giore frequenza è la classe 40-44 anni con quasi il 16% dei dipendenti assunti in forma continuativa.

coniugi anziani. Gli altri familiari che lavorano in azienda si concentrano, invece, nelleclassi giovanili, mentre i parenti non conviventi, nelle classi di età da 35 a 54 anni.Il livello di istruzione dei capi azienda è piuttosto basso: quasi il 40% di essi hasolo la licenza elementare (34,5%) o, addirittura, nessun titolo di studio (5%),mentre meno di un terzo (32%) ha la licenza media. Coloro che hanno consegui-to un diploma di scuola media superiore29 sono il 17,8% di cui il 2,4% di tipoagrario, quest’ultimo più frequente nelle Regioni settentrionali. I capi azienda lau-reati sono soltanto il 6,2%, ma appena lo 0,8% ha conseguito una laurea (o diplo-ma universitario) in scienze agrarie; quest’ultima laurea è più frequente al Norde nelle Isole, mentre al Centro e nel Mezzogiorno sono più frequenti le lauree inaltre discipline.

Esclusività e prevalenza dell’attività aziendale dei componenti la famigliaOltre i tre quarti dei conduttori lavorano esclusivamente in azienda: ciò non rap-presenta necessariamente un indicatore di professionalità della conduzione, perle motivazioni analizzate in precedenza (elevata frequenza di conduttori conscarso impegno lavorativo - meno di 50 gg. - e di soggetti anziani con oltre 65anni di età). I conduttori con attività prevalente, ma non esclusiva, svolta in azien-da rappresentano solo il 4,3% del totale. Sommando le due quote con attivitàesclusiva e prevalente in azienda si supera l’80%. È utile annotare l’andamentocrescente di questa quota al crescere della SAU: essa sale dal 76% delle picco-lissime aziende, al 94% delle unità di maggiori dimensioni (50 ha e oltre). Perquanto concerne i coniugi, si rileva che in un terzo delle aziende essi lavorano informa esclusiva (32%) o prevalente (1%): la quota di aziende con coniuge attivoin forma esclusiva, o prevalente, presenta una tendenza opposta a quella evi-denziata dai conduttori: infatti, scende dal 34% delle piccole unità (meno di 5 ha)al 27% delle grandi aziende.In riferimento agli altri familiari si osserva che i soggetti con attività aziendale esclu-siva ammontano a 240 mila, mentre quelli con lavoro prevalente in azienda sono sol-tanto 18 mila (circa lo stesso numero assoluto dei conduttori con attività prevalente).Sono molto numerosi, invece, i familiari che prestano la loro attività prevalentemen-te fuori dell’azienda (167 mila coniugi, 141 mila altri familiari e 104 mila parenti nonconviventi).In molte aziende si ricorre, perciò, al mercato del lavoro esterno per integrare l’insuf-ficiente reddito agricolo (pluriattività della famiglia) e molti conduttori gestiscono l’a-zienda a tempo parziale.


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29 Si deve anche considerare un 4,4% di capi azienda con diploma di qualifica di 2-3 anni: questi diplomatisono molto più frequenti nel Nord-Est dove sono quasi il 10% dei conduttori.

Manodopera straniera in agricoltura (Indagini ISTAT e INEA) e lavoro non regolareIl 6° Censimento dell’Agricoltura ha rilevato anche notizie sui lavoratori stranieriimpiegati nelle aziende; la loro presenza è molto significativa poiché ha raggiun-to le 233 mila unità che rappresentano quasi un quarto della manodopera extra-familiare. La maggior parte della forza lavoro straniera, operante nell’agricolturaitaliana (58%), proviene dall’Unione Europea (UE) e solo il restante 42% è costi-tuita da cittadini extra-UE.Nelle Regioni settentrionali la presenza di manodopera straniera è molto consi-stente, in quanto supera il 45% dei lavoratori dipendenti, ma con una differentecomposizione per cittadinanza: nelle Regioni del Nord-Ovest prevalgono i cittadi-ni extracomunitari, mentre nel Nord-Est prevale la manodopera proveniente dapaesi membri dell’UE.È interessante notare come il tipo di contratto stabilito con l’azienda tenda a mutarein relazione alla cittadinanza del lavoratore: i rapporti di lavoro continuativi sono piùfrequenti per i dipendenti extracomunitari, mentre per quelli provenienti da paesidell’UE prevalgono forme di impiego saltuario. Ciò dipende principalmente dal diver-so comparto di impiego dei due gruppi di lavoratori: come evidenzia l’indaginedell’Istituto Nazionale di Economia Agraria (INEA), la maggior parte dei lavoratoricomunitari viene impiegata nelle colture arboree (raccolta di frutta e uva da tavola) eortive, che richiedono lavoro stagionale. Per quanto concerne la manodopera extra-comunitaria, invece, si osserva un rilevante impiego anche nella zootecnia (oltre chenelle colture arboree) che giustifica rapporti di lavoro continuativi. Le attività di gestio-ne di stalla e di mungitura richiedono, infatti, non solo elevata professionalità, maanche un rapporto di fiducia con il datore di lavoro che può instaurarsi solo conforme di collaborazione continuativa.Il fenomeno del lavoro non regolare caratterizza negativamente il settore agricolo,nel quale secondo stime ISTAT, è coinvolto quasi un quarto dei lavoratori. È inte-ressante osservare come il tasso di irregolarità in agricoltura (24,8% nel 2011) è piùdel doppio di quello stimato per l’intero sistema economico (12,2%). Una quotaconsistente del fenomeno in esame riguarda la manodopera straniera e, segnata-mente, i rapporti di lavoro con gli extracomunitari (28% secondo le stime INEA) peri quali, oltre all’irregolarità, si deve rilevare una sistematica sottodichiarazione delcarico di lavoro (giornate o orari giornalieri). A livello territoriale permangono areedi lavoro sommerso, per gli extracomunitari, che raggiungono l’89% in Calabria eil 63% in Sicilia. Per i lavoratori stranieri comunitari il tasso di irregolarità scende al20% (media Italia), ma anche in questo caso con punte molto elevate in alcuneRegioni del Sud. Va ribadito, infine, che i fenomeni del caporalato e del pagamen-to a cottimo - particolarmente diffusi in alcune Regioni meridionali - oltre a ridurrele retribuzioni corrisposte ai lavoratori, tendono a peggiorare le loro condizioni disicurezza e salute sul lavoro.

Occupati secondo l’indagine ISTAT sulle forze di lavoroSulla base dei risultati dell’indagine campionaria sulle forze di lavoro, le persone


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occupate30 nell’agricoltura italiana, nell’anno 2010, sono state mediamente 891 mila,con una leggera prevalenza della componente autonoma (51,9%). Nell’Italia settentrionale risultano occupati, nel settore primario, 347 mila lavoratori,ovvero circa il 40% del totale nazionale: in questa ripartizione si registra una nettaprevalenza dei lavoratori autonomi che rappresentano oltre i due terzi degli occupa-ti nel settore.Le Regioni del Centro detengono solo il 14,3% delle forze di lavoro agricole delpaese, con una lieve prevalenza degli autonomi (54%). La maggior parte degliaddetti all’agricoltura italiana risiede al Sud e nelle Isole dove predomina il lavorodipendente (63% del totale della ripartizione).A livello nazionale, la distribuzione degli occupati agricoli per classe di età è uni-modale con frequenza massima nella classe 45-54 anni che include circa il 29%delle forze di lavoro del settore; segue al secondo posto, la classe 35-44 anni conil 26,7% degli occupati. Nelle due classi estreme la frequenza scende ai valori mini-mi: 5,9% per gli anziani di “65 anni ed oltre” e solo il 4,4% per i giovani sotto i 25anni di età.Le due componenti delle forze di lavoro presentano distribuzioni assai diversificate:per i dipendenti si osserva che la classe più numerosa è quella centrale (35-44 anni)con oltre il 30% dei salariati. La classe modale degli autonomi slitta in avanti di 10anni (45-54 anni) e include il 29,4% degli agricoltori. La maggior presenza di occupati giovani tra i dipendenti è evidenziata soprattuttodall’elevata quota di salariati con meno di 35 anni che sfiora il 28%, mentre per lacomponente autonoma la suddetta quota scende di oltre 10 punti percentuali.All’opposto della distribuzione si rileva che gli anziani di “65 anni ed oltre”, rappre-sentano quasi l’11% degli indipendenti, mentre la loro quota scende sotto l’1% per ilavoratori dipendenti. È da notare che la frequenza dei lavoratori anziani decrescesensibilmente passando dal Nord (9,4%) al Centro (8,2%) e soprattutto alMezzogiorno, dove gli occupati con “65 anni ed oltre” scendono al 2,2%. Gli uomini rappresentano, a livello nazionale, il 71,3% delle forze di lavoro agricole:questo dato si presenta abbastanza stabile nelle diverse ripartizioni geografiche delPaese: esso sale leggermente al Nord (73,5%), mentre al Centro scende al valoreminimo (69,3%).Per gli uomini si registra generalmente (ad eccezione del Centro) una maggiore inci-denza tra gli autonomi (72,8% contro il 69,7% dei dipendenti, a livello nazionale). Gliuomini anziani operano soprattutto nelle Regioni centrali e nel Nord-Est, dove la lorofrequenza supera il 17%.


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30 Gli occupati sono soggetti che svolgono la loro attività prevalente nel settore in esame e, a differenza dellamanodopera aziendale rilevata dal Censimento dell’Agricoltura, escludono sia le persone non appartenen-ti alle forze di lavoro (pensionati, casalinghe, studenti, ecc.) che coloro che svolgono attività prevalente neisettori extra-agricoli.

Lavoratori agricoli secondo l’osservatorio statistico INPSSulla base delle rilevazioni INPS condotte con finalità di carattere previdenziale, siosserva innanzitutto una buona concordanza, per quanto concerne la componenteautonoma del lavoro agricolo, tra questa fonte ed i risultati dell’indagine ISTAT sulleforze lavoro. Con riferimento all’anno 2011 l’INPS ha rilevato, per l’Italia, la presenza diquasi 473 mila lavoratori autonomi costituiti per la grande maggioranza da coltivatoridiretti31 (ben 445 mila). Le altre categorie di lavoratori considerate sono i coloni e i mez-zadri32 (ne sono rimasti solo 711) e gli IAP33 (quasi 27 mila).Si deve tuttavia considerare, come avverte l’INPS nella nota metodologica, che i datiderivano dall’elaborazione delle informazioni contenute nei suoi archivi amministrati-vi e, pertanto, sono suscettibili di modifiche in relazione all’implementazione degliarchivi stessi. I lavoratori autonomi operano in prevalenza nelle Regioni settentriona-li e, con riferimento alla figura principale del coltivatore diretto, si osserva una predo-minanza nelle quattro Regioni padane: Piemonte (53 mila), Emilia-Romagna eVeneto (48 mila per ciascuna Regione) e Lombardia (45 mila). Per quanto concernela figura minoritaria dell’IAP si riscontra una maggiore diffusione nelle Regioni delSud, in particolare per la Sicilia, la Puglia e la Calabria.Dalla banca dati INPS emerge che il numero dei lavoratori agricoli dipendenti impie-gati per mese, nel corso del 2011, è variato da un minimo di 345 mila di gennaio adun massimo di 704 mila di settembre. Mediamente vengono impiegati 551 mila lavo-ratori al mese, di cui solo 98 mila a tempo indeterminato e 453 mila a tempo deter-minato. Se da un lato il numero degli operai a tempo indeterminato è molto stabilenell’arco dell’anno (solo a dicembre il loro numero scende a 91 mila e supera le 100mila unità nel mese di giugno), dall’altro quello degli operai a tempo determinatoappare molto fluttuante, passando da 546 mila di inizio anno ai massimi di 660 miladi settembre e di 587 mila di ottobre (in concomitanza con le operazioni di raccoltadi frutta e della vendemmia).La quota dei lavoratori a tempo determinato (pari all’82,2% - media annua) varia, per-ciò, dal valore minimo di gennaio del 71,4% del totale operai agricoli ai massimi disettembre (86%) e ottobre (85,7%). A differenza della componente autonoma del lavoro agricolo che prevale al Nord, illavoro bracciantile è tradizionalmente un fenomeno molto più diffuso al Sud; infattioltre il 45% degli operai agricoli italiani è impiegato in tre Regioni meridionali: Puglia(17,2%), Sicilia (14,8%) e Calabria (13,2%). Per quanto riguarda le altre Regioni, sipongono in evidenza l’Emilia-Romagna e la Campania che occupano rispettivamen-te l’8,7% e il 7,8% degli operai agricoli.


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31 I coltivatori diretti sono i proprietari, affittuari, enfiteuti, usufruttuari o assegnatari di fondi, nonché i membridei rispettivi nuclei familiari che si dedicano abitualmente alla coltivazione, all’allevamento e alle attività con-nesse.

32 I contratti di mezzadria e colonia sono stati convertiti in contratti di affitto dalla L. 203/1982; pertanto que-ste forme contrattuali sono in via di estinzione.

33 Svolgono professionalmente attività di conduzione dell’azienda agricola dedicando ad essa almeno il 50%della propria attività complessiva ricavandone almeno il 50% del proprio reddito totale.

Classificando gli operai agricoli (in totale 1.021.020 unità nel 2011) per classe di etàsi ottiene una distribuzione unimodale, con classe più frequente da 40 a 44 anni.Questa distribuzione varia sensibilmente da una Regione all’altra: la percentuale deigiovani lavoratori, fino a 29 anni, è molto più alta della media (22,5%) al Nord ed ilvalore massimo si trova in Trentino Alto Adige (32,5%), dove molti giovani operai ven-gono adibiti alla raccolta delle mele.Particolare interesse riveste la quota degli operai anziani - 60 anni ed oltre - per ilmaggior rischio infortunistico al quale sono esposti. A livello nazionale, l’incidenzapercentuale di questi lavoratori è abbastanza contenuta (6,4%) ma si deve tuttaviaosservare che, in alcune Regioni del Centro-Italia, la loro quota risulta sensibilmentepiù elevata: la Toscana con il 16,9%, le Marche con il 15%, e l’Umbria con l’11%.Questo dato riveste notevole importanza in quanto appare come una dei principalideterminanti dell’incidenza infortunistica che, nelle suddette Regioni, raggiunge livel-li assai elevati.

Meccanizzazione agricolaSulla base dei dati FederUNACOMA, il parco delle trattrici in Italia al 2002 (ultimoanno disponibile) era costituito da 1 milione e 754 mila unità, con una potenza com-plessiva di circa 108 milioni di cavalli vapore (cv). La loro potenza media era di 61,6cv: essa risultava più elevata al Nord-Ovest (66,2 cv) e al Nord-Est (63,2 cv), mentreal Centro-Sud scendeva sotto la media (59 cv). Le trattrici più potenti si trovavano inLombardia (73 cv), Marche (65 cv), Veneto, Emilia-Romagna e Basilicata (64 cv); lemeno potenti venivano utilizzate in Liguria (45 cv), Abruzzo (54 cv), Trentino AltoAdige (55 cv) e Lazio (56 cv).L’intensità della meccanizzazione per ettaro di SAU risulta maggiore nelle Regioninord-orientali e centrali, rispetto al resto d’Italia. Considerate le finalità dello studio, gliindicatori che assumono maggiore rilevanza sono quelli concernenti la meccanizzazio-ne del lavoro ottenuta dal rapporto tra il numero delle trattrici (o la loro potenza) e legiornate lavorate. A livello di ripartizione territoriale questi indicatori raggiungono i mas-simi livelli nel Centro-Italia, superando di circa il 50% le rispettive medie nazionali.Ponendo uguale a 100 il numero indice riferito alla media per l’Italia, l’indicatore delnumero di trattrici per milione di giornate lavorate risulta particolarmente alto inUmbria (197), Marche (165) e Toscana (155). Si deve osservare però che, a livelloregionale, il Friuli Venezia Giulia tocca il valore massimo dell’indice della meccaniz-zazione del lavoro (210). Nel Nord-Est si deve evidenziare un indice abbastanza ele-vato anche in Emilia-Romagna (147); al Sud solo due Regioni (Molise e Basilicata)superano del 20% l’indice medio italiano.La FederUNACOMA fornisce dati sulle immatricolazioni di trattrici per gli anni suc-cessivi al 2002: sulla base di questi dati è stato calcolato il tasso lordo di “rinnovo”del parco trattrici nel periodo 2003-2010 rispetto alla numerosità del 200234. I tassi


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34 Non essendo disponibili i dati sugli scarichi (trattrici rottamate) non è possibile aggiornare la consistenzaagli anni successivi al 2002.

più elevati di “rinnovo”, negli 8 anni presi in esame, sono stati registrati in dueRegioni alpine (Trentino Alto Adige e Valle d’Aosta, con il 26%), seguite dalla Calabria(20%) e dalla Lombardia (18%). Le Regioni, invece, con le quote più basse di imma-tricolazione risultano il Friuli Venezia Giulia, il Molise, la Basilicata e l’Emilia-Romagna.A differenza delle Regioni elencate in precedenza, quelle del Centro e dellaSardegna registrano tassi di immatricolazione sensibilmente inferiori al dato medionazionale. Esiste una correlazione negativa (r = -0,65) fra l’indice della consistenzatrattrici/giornate lavorate e la percentuale delle immatricolazioni. Ciò significa che, ingenerale, le Regioni con bassi livelli di meccanizzazione del lavoro tendono adaccrescere il parco trattrici ai tassi più elevati.

Incidenza infortunistica per classe di etàCome detto, l’INAIL per la “gestione Agricoltura” non possiede banche-dati cheriportino i lavoratori assicurati e quindi non dispone di un denominatore per ricavareil rischio infortunistico mediante gli indici di incidenza.Tuttavia, le forze di lavoro rilevate dall’ISTAT, pur non essendo esattamente equiva-lenti ai potenziali assicurati presso l’INAIL e pur ovviamente provenendo da fontediversa, con adeguati accorgimenti possono costituire una valida proxy con la qualestimare gli indici di incidenza degli infortuni in agricoltura.Gli indici di incidenza per gli eventi totali, stimati in tal modo, presentano un tipicoandamento ad U al variare delle classi di età, con valori massimi nelle classi estre-me: un massimo relativo nella classe giovanile (sotto i 25 anni) e il massimo assolu-to tra i lavoratori anziani di “65 anni ed oltre”. Con riferimento al triennio 2008-2010,a fronte di un indice medio del 47,2 per mille occupati35, si osserva un’incidenza del56 per mille (ovvero superiore di ben 9 punti al dato medio) tra i lavoratori più giova-ni, dovuta molto probabilmente a scarso addestramento e ad inesperienza. L’indicescende al valore minimo (38,5 per mille) nella classe 25-34 anni, per risalire legger-mente (40,3) nella classe successiva. Nella fascia di età centrale, tra i 45 e i 54 anni,l’incidenza raggiunge il valore medio, mentre nelle ultime due classi si osserva unaumento progressivo che riporta l’indice prima al 55,7 per mille (simile al massimorelativo dei giovani sotto i 25 anni) e, successivamente, raggiunge il massimo asso-luto (di ben 77,2 eventi per mille occupati) tra i lavoratori più anziani. Si può osserva-re che l’indice di incidenza, tra i lavoratori di “65 anni ed oltre”, supera la media diben 30 punti ed è doppio rispetto al valore in minimo. È importante ricordare che,come evidenziato in queste elaborazioni, per i lavoratori anziani aumenta non solo lafrequenza, ma anche la gravità degli eventi lesivi professionali: per l’età avanzata,infatti, l’incidenza dei casi gravi (soprattutto dei postumi permanenti) presenta incre-menti maggiori di quelli rilevati per l’inabilità temporanea.


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35 Il dato è leggermente sottostimato in quanto non comprende circa il 3% degli eventi per i quali è indeter-minata l’età dell’infortunato.

Confronto tra lavoratori autonomi e dipendentiL’incidenza infortunistica (media del triennio 2008-2010) per il totale degli eventi occor-si ai lavoratori agricoli autonomi in Italia è del 61,6 per mille, valore superiore di quasil’80% all’incidenza rilevata per i dipendenti. Questo differenziale dipende da molte cir-costanze tra le quali vanno considerate, innanzitutto, la composizione per età (gli auto-nomi sono molto più anziani dei salariati) e le diverse lavorazioni svolte (una quota rile-vante di operai viene impiegata in operazioni stagionali di raccolta manuale di prodot-ti ortofrutticoli, inclusa la vendemmia, che presenta bassi rischi occupazionali).A livello territoriale l’incidenza più elevata si osserva nel Centro-Italia (quasi 88 permille) e al secondo posto si colloca il Nord-Est (76 per mille). Le altre due ripartizio-ni considerate si trovano entrambe sotto la media nazionale, ma nel Mezzogiorno siregistra il valore minimo (42 per mille per gli autonomi). Per i postumi permanenti, ildivario a sfavore degli autonomi si accentua: l’incidenza di questi eventi gravi, a livel-lo nazionale, risulta pari al 7,3 per mille (per i lavoratori autonomi), valore che supe-ra del 112% l’incidenza dei salariati (3,4 per mille). A livello territoriale la ripartizionedel Centro consolida il suo primato negativo, con un’incidenza altissima dei casi diinvalidità permanente, che raggiunge mediamente nel triennio l’11,8 per mille (valo-re superiore del 130% all’incidenza dei dipendenti). Al secondo posto nella gradua-toria ripartizionale dei postumi permanenti troviamo ancora il Nord-Est, con un’inci-denza dell’8,8 per mille. Le altre due ripartizioni si collocano, anche per questi even-ti, sotto la media italiana con il minimo nel Mezzogiorno (5 per mille).Il differenziale tra autonomi e dipendenti si riduce molto, invece, per gli eventi morta-li: 0,14 contro 0,12 per mille, con uno scarto ridotto all’11%. Il primato negativo diquesti eventi spetta alle Regioni del Nord-Est, dove nel triennio 2008-2010 l’inciden-za dei morti sul lavoro agricolo per gli autonomi ha raggiungo lo 0,19 per mille: valo-re che in questo caso risulta inferiore a quello osservato per i dipendenti (0,22 permille). Al secondo posto per l’incidenza dei casi mortali dei lavoratori indipendentitroviamo l’Italia centrale, con un indice pari alla media nazionale e di poco superio-re a quella osservata per i dipendenti. Al di sotto della media italiana si collocano ilNord-Ovest con un’incidenza (0,12 per mille) inferiore del 25% a quella dei dipenden-ti (0,15) ed il Mezzogiorno. In entrambe le ripartizioni del Nord, le morti sul lavoro inci-dono maggiormente sul lavoro salariato: questo fenomeno va posto in relazioneanche alla diversa composizione degli occupati alle dipendenze, che nelle Regionisettentrionali registrano una consistente presenza di operai assunti in forma conti-nuativa (impiegati negli allevamenti, soprattutto nel Nord-Ovest).Sulla base dell’indice di incidenza calcolato a livello regionale, sono state evidenzia-te le realtà più problematiche distintamente per le due componenti del lavoro agrico-lo (lavoratori autonomi e lavoratori dipendenti).A tal fine, nelle graduatorie decrescenti degli indici regionali, sono state evidenziatele Regioni con valori superiori al 66° percentile.Per quanto concerne la componente autonoma la suddetta soglia è pari al 72,2 permille. Le Regioni che mostrano indici superiori alla soglia sono sette: in testa alla gra-duatoria troviamo le Marche con un indice (185) triplo rispetto alla media italiana


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(61,6). Seguono l’Abruzzo, l’Umbria e la Provincia Autonoma di Bolzano, con inci-denze che risultano circa doppie della media. Al 5° posto si colloca la ProvinciaAutonoma di Trento (96,6), seguita dal Molise e dalla Toscana che, con indici del 76per mille, si collocano appena sopra il valore soglia.Con riferimento al lavoro subordinato, che presenta un’incidenza infortunistica com-plessiva (34,4 per mille dipendenti) nettamente inferiore a quella del lavoro autonomo,il valore soglia corrispondente al 66° percentile è pari al 62,4 per mille. In questo casoin cima all’elenco si trova la Provincia Autonoma di Bolzano, con un indice del 115 permille, ovvero più del triplo della media nazionale; seguono l’Umbria, la ProvinciaAutonoma di Trento e la Sardegna, con indici compresi tra 80 e 72 per mille. Dal 5° al7° posto nella graduatoria decrescente si collocano le Marche, l’Emilia-Romagna e laToscana che evidenziano un’incidenza di poco superiore al valore soglia.Con riferimento ai lavoratori indipendenti si segnala l’indice altissimo delle Marche(24,8 per mille) per le inabilità permanenti, che risulta più del triplo del valore medionazionale degli autonomi (7,3). Al 2° posto si colloca l’Umbria con una rilevanza deipostumi permanenti del 16,4 per mille. Dal 3° al 6° posto nella graduatoria decre-scente si trovano l’Abruzzo, la Toscana e le due Province Autonome di Trento eBolzano. Infine, si evidenzia la settima posizione dell’Emilia-Romagna, con un’inci-denza del 9,1 per mille di poco superiore al 66° percentile (8,5 per mille).L’incidenza delle conseguenze permanenti subite dai lavoratori dipendenti (che inItalia, nel triennio considerato, è stata pari al 3,4 per mille) colloca in testa alla gra-duatoria regionale l’Umbria e la Provincia Autonoma di Bolzano, con indici superiorial 7 per mille. Seguono le Marche, la Sardegna e la Toscana con incidenza compre-sa tra 6,0 e 6,6 per mille. Al 6° e 7° posto, con valori di poco superiori alla soglia (5per mille) si trovano, infine, l’Emilia-Romagna e la Basilicata.Analizzando anche la gravità media degli infortuni con conseguenze permanenti perripartizione geografica, si osserva, anzitutto, una scarsa variabilità territoriale. Il gradomedio di invalidità di questi infortuni presenta il valore massimo dell’11,7% nel Nord-Est e scende al livello minimo dell’11% nelle Isole.Per la mortalità sul lavoro autonomo si registra il valore anomalo della ProvinciaAutonoma di Bolzano (0,61 per mille) che è pari a 4,5 volte la media italiana (0,14);seguono il Molise, l’Abruzzo e la Basilicata con incidenze doppie della media nazio-nale. Dal 5° al 7° posto si trovano, infine, le Marche, la Lombardia e la ProvinciaAutonoma di Trento con indici leggermente superiori al valore soglia di 0,162, cioè al66° percentile (la Toscana si colloca sulla suddetta soglia).Il tasso di mortalità sul lavoro dipendente è leggermente inferiore a quello osservatoper la componente autonoma (0,124 contro 0,137). In questo caso il primato negati-vo spetta alla Provincia Aautonoma di Trento con un indice di 0,67, pari a 5,4 volte ildato medio. Al 2° posto si colloca la Valle d’Aosta, con un’incidenza dimezzata (0,33per mille dipendenti), seguita dall’Abruzzo, dal Friuli e dall’Emilia-Romagna con indi-ci compresi tra 0,28 e 0,24. Al 6° posto si posiziona il Lazio, seguito da 3 Regioni - laLombardia, la Liguria e l’Umbria - che si trovano esattamente sul valore soglia di0,167 per mille dipendenti.


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Il rapporto tra gli eventi più gravi (casi di inabilità permanente più casi mortali) e gliinfortuni con conseguenze meno gravi (inabilità temporanea) generalmente si man-tiene entro una determinata forbice: valori molto elevati di questo indicatore posso-no dipendere dalla presenza di lavoro irregolare, infatti, per una parte degli eventimeno gravi (che sono al denominatore) viene omessa la denuncia; perciò una certaquota di questi eventi sfugge alla rilevazione. Nel 2010, a fronte di una media dell’in-dicatore considerato pari al 12,1%, per i dipendenti si osservano valori molto più ele-vati in Calabria (24,6%), in Sicilia (18,5%) e in Campania (16,4%).Per i lavoratori autonomi, sempre nel 2010 si registra, invece, un dato medio del14,4%, più elevato di quello osservato per i dipendenti; ciò potrebbe dipendere,almeno in parte, dalla generalizzata tendenza di omessa denuncia di infortuni lievi daparte dei coltivatori diretti. Per questi lavoratori si registrano indicatori molto elevatinon solo in Calabria (27,3%) e in Campania (20%), ma anche in Toscana (20,9%),nelle Marche (18,1%) e in Sardegna (17,8%).

CorrelazioniCalcolando la correlazione tra l’incidenza dei morti sul lavoro e dei casi con postumipermanenti, a livello regionale, per gli autonomi si ottiene un coefficiente molto basso(r = 0,32). Questo risultato conferma una diversa distribuzione spaziale delle duetipologie di eventi; ciò dipende probabilmente dal fatto che sono diversi anche i fat-tori strutturali di rischio che li determinano. Molto elevata, al contrario, risulta la cor-relazione tra l’incidenza dei postumi permanenti e degli infortuni totali (r = 0,95).Il valore intermedio dei primi due (r = 0,52) si ottiene considerando gli indici regiona-li degli eventi mortali con quelli del totale degli infortuni. Questo dato sembra confer-mare che le circostanze che conducono a conseguenze letali appaiono parzialmenteindipendenti da quelle che determinano il fenomeno infortunistico complessivo.Analizzando la matrice di correlazione tra gli indicatori della meccanizzazione del lavo-ro e l’incidenza infortunistica a livello regionale, emerge, in sintesi, quanto segue: iltasso percentuale di immatricolazioni è inversamente correlato agli infortuni mortali (-0,53). Il numero di trattrici per milione di giornate lavorate è, invece, positivamente cor-relato con i tre indici di incidenza considerati (con valori più elevati per il totale infortunied i casi di inabilità permanente r = 0,59 e 0,651). Valori analoghi, anche se leggermen-te inferiori, si ottengono con l’indicatore della potenza (cv) per giornata lavorata.Sorprendentemente, si osserva che la correlazione tra l’incidenza degli eventi mor-tali e gli indicatori della meccanizzazione del lavoro è inferiore a quella osservata siaper il totale infortuni che per i casi di postumi permanenti (r = 0,50 contro 0,59 e0,61). Le elaborazioni effettuate non evidenziano alcuna correlazione tra l’incidenzainfortunistica e l’intensità della meccanizzazione per ettaro di SAU (i valori di r sonomolto bassi e tutti non significativi)36.


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36 Non risulta significativa nemmeno la correlazione tra il numero di trattrici per ha di SAU ed il numero di trat-trici per milione di giornate lavorate; la correlazione risulta significativa, invece, se si considerano gli indica-tori in termini di potenza meccanica in cv.

4.6 Mappe di rischio infortunistico in agricoltura

Oltre alle elaborazioni già descritte, si è puntato a classificare le Regioni e le Provinceitaliane in gruppi aventi caratteristiche strutturali omogenee del tessuto produttivo prima-rio. Lo studio si è svolto in due fasi: la prima riguarda l’analisi delle componenti princi-pali, che ha permesso di ridurre il numero di variabili di un sistema (conservando lamaggior parte dell’informazione), mentre nella seconda si è applicata la cluster analysisalle unità territoriali considerate (Regioni e Province). Lo scopo è stato quello di indivi-duare macroaree che siano il più possibile omogenee al loro interno ed eterogenee tradi loro, sulla base degli indici presi in esame. I dati utilizzati provengono da fonti diver-se: ISTAT, INAIL e Unione Nazionale Costruttori Macchine Agricole (FederUNACOMA);in particolare, il database realizzato fa riferimento, in gran parte, ai risultati (a livello regio-nale e provinciale) del 6° Censimento Generale dell’Agricoltura, 2010.

Gli indici presi in esame possono essere classificati in 8 gruppi:A. Struttura delle aziende agricole

1. Superficie agricola utilizzata / Superficie agricola totale2. Superficie agricola utilizzata / N. di aziende 3. Giornate lavorate / N. di aziende

B. Conduzione4. N. aziende a conduzione diretta / N. totale di aziende5. N. aziende con terreni solo in proprietà / N. totale di aziende

C. Coltivazioni 6. Superficie a cereali / Superficie agricola utilizzata7. Superficie a ortive / Superficie agricola utilizzata8. Superficie foraggere avvicendata / Superficie agricola utilizzata9. Superficie irrigata / Superficie agricola utilizzata

10. Superficie a prati e pascoli / Superficie agricola utilizzata11. Superficie a coltivazione legnose / Superficie agricola utilizzata12. Superficie a boschi e arboricoltura da legno / Superficie agricola totale13. Indice di policoltura (somma delle % di aziende che praticano le seguenti

colture: cereali, ortive, foraggere avvicendate, vite, fruttiferi ed olivo, più leaziende di allevamento)

14. N. aziende con metodo biologico / N. totale di aziende agricoleD. Allevamenti zootecnici

15. N. bovini e bufalini / Superficie agricola utilizzata16. N. suini / Superficie agricola utilizzata17. N. ovini e caprini / Superficie agricola utilizzata18. N. avicoli / Superficie agricola utilizzata19. N. vacche da latte / Superficie agricola utilizzata

E. Capo azienda20. Capi azienda con laurea a indirizzo agrario / Totale capi azienda 21. Capi azienda >65 anni / Totale capi azienda


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Tabella 26 - Percentuale della varianza spiegata dalle componenti

Componenti AutovaloriPercentuale di varianza Percentuale di varianza

spiegata spiegata cumulata

1a 7,70 25,92 25,92

2a 4,65 15,51 41,43

3a 2,98 9,93 51,36

4a 2,60 8,68 60,04

5a 1,94 6,48 66,52

6a 1,51 5,03 71,56

7a 1,25 4,19 75,75

8a 1,07 3,57 79,32

Fonte: Elaborazione su dati ISTAT, 6° Censimento Generale dell'Agricoltura 2010

F. Contoterzismo22. Giornate di contoterzismo attivo / Giornate lavorate dalla manodopera azien-

dale23. Giornate di contoterzismo passivo / Giornate lavorate dalla manodopera

aziendaleG. Manodopera

24. Giornate lavorate in azienda / N. persone che lavorano in azienda25. Giornate lavorate della manodopera familiare / N. conduttori e familiari che

lavorano in azienda26. Giornate lavorate dai dipendenti / N. lavoratori dipendenti

H. Meccanizzazione27. Potenza complessiva parco macchine (cv) / Superficie agricola utilizzata28. Potenza complessiva parco macchine (cv) / Giornate lavorate dalla manodo-

pera aziendale29. N. trattrici / Superficie agricola utilizzata30. N. trattrici / Giornate lavorate dalla manodopera aziendale

Dopo aver individuato, attraverso la relativa metodologia, le cosiddette componentiprincipali, si sono individuate tra esse quelle da conservare. Un primo criterio, inbase al quale vanno conservate le componenti principali la cui proporzione di varia-bilità complessiva raggiunge il 70-80%, suggerisce di considerare le prime 7 o 8componenti principali. Applicando invece la regola di Kaiser (autovalori maggiori del-l’unità), si perviene al risultato riportato nella Tabella 26, che illustra la percentualedella varianza spigata dalle prime 8 componenti.

Di seguito si procede alla descrizione del significato delle prime 8 componenti inbase alle correlazioni con le variabili originarie:1a: rappresenta essenzialmente un indicatore della zootecnia bovina e suina.

Infatti, essa è altamente correlata con la densità dei bovini (0,88), delle vacche(0,87) e dei suini (0,83);

2a: rappresenta il carico di lavoro della manodopera (0,85). Inoltre, essa è inversa-mente correlata negativamente con quota di aziende che possiedono terrenisolo in proprietà (-0,40);

3a: è correlata con la meccanizzazione del lavoro (0,83); essa presenta buone cor-relazioni positive sia con le coltivazioni cerealicole sia con la percentuale di capiazienda aventi una laurea ad indirizzo agrario (per entrambe 0,49);

4a: esprime un indice inverso di altimetria; infatti è correlata con l’indice SAU/SAT(0,88) che tende a crescere passando dalle aree montane alla pianura. A con-ferma di ciò, la componente è correlata negativamente con la superficie bosca-ta (-0,86). La componente evidenzia anche legami significativi con la superficieirrigata, con le coltivazione ortive e con il contoterzismo passivo;

5a: è connessa in primo luogo all’intensità e in misura minore con le coltivazioniortive;

6a: esprime la presenza del contoterzismo attivo (0,754). Presenta delle significati-ve relazioni sia con la quota di capi azienda anziani sia con la meccanizzazio-ne del lavoro;

7a: si contraddistingue per l’elevata correlazione con le foraggere avvicendate (0,77).Essa presenta, anche, una significativa relazione con gli allevamenti ovi-caprini.

8a: evidenzia una relazione con l’agricoltura biologica.

Cluster analysis a livello regionaleSulla base delle prime otto componenti principali precedentemente descritte, si è poiproceduto all’applicazione della cluster analysis sia a livello regionale sia provincia-le. Per individuare partizioni delle unità territoriali in un prefissato numero k di clustersi è fatto ricorso alla procedura delle k- medie37. Dopo analisi preliminari con meto-do gerarchico si è scelto di fissare a 7 il numero di cluster per le Regioni e 24 per leProvince.

I sette gruppi omogenei di Regioni risultano così composti:Cluster 1: Valle d’Aosta e Trentino Alto AdigeCluster 2: Liguria, Marche, Toscana, Umbria e Basilicata Cluster 3: SardegnaCluster 4: Friuli Venezia Giulia, Veneto e MoliseCluster 5: Piemonte, Lombardia e Emilia-RomagnaCluster 6: Lazio, Abruzzo e CampaniaCluster 7: Puglia, Calabria e Sicilia.


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37 Un’unità viene assegnata a quel cluster che ha, rispetto a tutti i gli altri cluster, il centroide ad essa più vici-no (considerando seconda la distanza euclidea). Ricordiamo brevemente che l’unico ostacolo legato all’u-tilizzazione di questo metodo è la determinazione a priori dl numero dei cluster.


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Tabella 27 - Indice incidenza infortunistica (per mille occupati) per cluster - Regione

Indice Indice IndiceGraduatoria Cluster infortuni Cluster infortuni Cluster infortuni

totali mortali permanenti

1° Cluster 1 102,58 Cluster 1 0,42 Cluster 2 9,68





Media Media 48,04 Media 0,13 Media 5,44



Fonte: Elaborazioni su dati INAIL, ISTAT, MIPAAF e FederUNACOMA

Nella Tabella 27 sono riportati gli indici di rischio calcolati per i cluster ottenuti.

Cluster 1: Valle d’Aosta e Trentino Alto AdigeÈ caratterizzato da un basso rapporto SAU/SAT (42%), a sottolineare la dominanzadella fascia altimetrica di montagna. Le produzioni prevalenti provengono dalle col-tivazioni legnose e dalle foraggere, sia avvicendate che permanenti (prati e pascoli87% della SAU). Queste ultime giustificano la massiccia presenza di allevamento dibovini. Il carico di lavoro familiare è molto alto e, inoltre, si registra una quota di con-duttori anziani inferiori alla media. Questo gruppo presenta i livelli più alti di rischioinfortunistico; si colloca, infatti, nella prima posizione, per l’indice degli infortuni tota-li e per quello degli eventi mortali, mentre per i casi di inabilità permanente si collo-ca in seconda posizione (Tabella 27).

Cluster 2: Liguria, Marche, Toscana, Umbria e BasilicataIl cluster è caratterizzato dalle coltivazioni legnose agrarie e da una rilevante inciden-za di superfici boscate. Si riscontrano alti indici di meccanizzazione del lavoro eanche la presenza di aziende biologiche. Il cluster si colloca al primo posto nella gra-duatoria degli eventi con conseguenze permanenti e al secondo per quello degliinfortuni totali.

Cluster 3: SardegnaÈ caratterizzato da un’ampia maglia poderale con rilevante presenza di foraggereavvicendate e, soprattutto, di prati permanenti e pascoli che giustificano il diffusoallevamento ovi-caprino. Ciò giustifica la bassa intensità di meccanizzazione agrico-la in rapporto sia alla SAU che al volume di lavoro. Per quanto concerne la situazio-ne infortunistica, la Sardegna si colloca al penultimo posto per gli eventi mortali men-tre nelle altre due graduatorie - incidenza delle inabilità permanenti e degli infortunitotali - risale al terzo posto.

Cluster 4: Friuli Venezia Giulia, Veneto e MoliseSi caratterizza per le coltivazioni cerealicole e per una quota di superficie irrigata supe-riore alla media. Notevole appare, inoltre, la diffusione dell’avicoltura. Il cluster presen-ta elevati indici di meccanizzazione (sia per giornata che per ettaro) e una rilevante dif-fusione di contoterzismo attivo. Da rilevare, infine, una presenza di conduttori anzianileggermente superiore alla media nazionale. Sotto il profilo del rischio infortunistico ilgruppo occupa il secondo posto per l’incidenza dei casi mortali, mentre nelle altre duegraduatorie - totale infortunati/occupati e permanenti/occupati - scende al quartoposto, risultando sempre significativamente superiore alla media italiana.

Cluster 5: Piemonte, Lombardia ed Emilia-RomagnaLe aziende di questo cluster sono ubicate prevalentemente in aree di pianura carat-terizzate da un’ampia maglia poderale (con elevata quota di SAU condotta in affitto)e da una rivelante quota di superficie irrigata. Tra le coltivazioni prevalgono quellecerealicole associate ad una notevole diffusione degli allevamenti zootecnici pertutte le specie considerate, in particolare per i suini e le vacche da latte. Il carico dilavoro è tra i più alti per tutte le categorie di manodopera. Anche gli indici di mecca-nizzazione risultano superiori ai rispettivi valori medi. Questo cluster registra, infine, ilpiù alto livello di istruzione dei capi azienda con riferimento al possesso di una lau-rea ad indirizzo agrario. Gli indici infortunistici collocano il cluster in terza posizioneper l’incidenza dei casi mortali ed in quinta per le altre due graduatorie (inabilità per-manenti ed infortuni totali).

Cluster 6: Lazio, Abruzzo e CampaniaIl gruppo è caratterizzato dalle coltivazioni ortive e dalle foraggere avvicendate e, sia ilcarico di lavoro che l’intensità di meccanizzazione, risultano inferiori alle rispettivemedie. Si evidenzia una bassa percentuale di laureati tra i capi azienda. Il cluster si poneai livelli più bassi nelle graduatorie di rischio infortunistico: si colloca, infatti, in sesta posi-zione per l’incidenza degli infortuni totali e per i casi di inabilità permanente, ma sale inquarta posizione per gli eventi totali con un indice superiore alla media italiana.

Cluster 7: Puglia, Calabria e SiciliaLa caratteristica principale del cluster è rappresentata dalla piccola dimensione azien-dale (in media 5 ha) e dalla bassa diffusione dell’affitto. Rilevante è la presenza dellecoltivazioni legnose agrarie che occupano circa il 36% della SAU (valore simile alleortive). Superiore alla media risulta la frequenza delle aziende biologiche. Il carico dilavoro familiare è tra più bassi riscontrati in Italia; assai diffuso è il ricorso al contoter-zismo passivo. Anche gli indici di meccanizzazione sono tra i più bassi; infine, il clu-ster si colloca all’ultima posizione in tutte le graduatorie di rischiosità analizzate.

Cluster analysis a livello provincialeRiguardo alla composizione dei cluster per provincia, sono stati individuati i diecigruppi di Province che si collocano nelle prime sei posizioni delle graduatorie di


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Tabella 28 - Indice incidenza infortunistica (per mille occupati) per cluster - Provincia*

Indice Indice IndiceGraduatoria Cluster infortuni Cluster infortuni Cluster infortuni

totali mortali permanenti

1° 8 85,97 8 0,25 15 10,59

2° 20 83,19 6 0,23 5 9,94

3° 15 81,46 13 0,21 10 9,73

4° 6 80,35 20 0,19 20 8,78

5° 24 70,02 24 0,18 22 8,58

6° 23 67,67 23 0,16 24 8,31

Media Media 47,85 Media 0,12 Media 5,45


Note: *La Tabella riporta soltanto i primi 6 cluster nelle tre graduatorie decrescenti degli indici di incidenza

rischiosità del lavoro agricolo (l’elenco completo dei cluster a livello provinciale èriportato nella legenda della Figura 18, nel paragrafo 4.7):Cluster 5: L’Aquila, Nuoro, Ogliastra e Olbia-TempioCluster 6: Modena, Parma e Reggio nell’EmiliaCluster 8: Ascoli, Piceno, Firenze, Grosseto, Perugia, Rieti, Siena, Viterbo, Pesaro eUrbinoCluster 10: Cremona e LodiCluster 13: Pisa e TerniCluster 15: Belluno, Bolzano, Cuneo, Sondrio, Trento e VareseCluster 20: Arezzo, Fermo, Forlì-Cesena, Isernia e TeramoCluster 22: Torino, Verona e VicenzaCluster 23: Genova, La Spezia, Lucca, Massa-Carrara e Pistoia PratoCluster 24: Alessandria, Ancona, Bologna, Campobasso, Macerata, Pordenone,Rovigo, Treviso e Udine

Per brevità, si descrivono qui di seguito solo i cluster (in totale sette) che occupanole prime quattro posizioni nelle tre graduatorie considerate (incidenza degli infortunitotali, mortali e con esiti permanenti).

Cluster 8: Ascoli, Piceno, Firenze, Grosseto, Perugia, Rieti, Siena, Viterbo, Pesaro eUrbinoL’elevata numerosità del cluster (ben 10 Province) non consente di evidenziare unacoltivazione prevalente; esso si caratterizza per una forte presenza di boschi che assu-me un valore del 65% superiore alla media dei cluster. Questo gruppo registra la piùalta diffusione di aziende che adottano il metodo biologico. La presenza dei capi azien-da anziani (>65 anni) risulta superiore del 12% rispetto alla media, ma è l’elevato cari-

co di lavoro della manodopera salariata (+43%) che contraddistingue il gruppo. Moltoalta risulta la meccanizzazione del lavoro (per giornata lavorata), pur in presenza diun’intensità della meccanizzazione ad ettaro che non si discosta dai valori medi. Il clu-ster si colloca al primo posto sia per l’indice infortunistico totale sia per i casi di inabi-lità permanente, mentre per gli eventi mortali non occupa le prime posizioni.

Cluster 15: Belluno, Bolzano, Cuneo, Sondrio, Trento, VareseQuesto gruppo si caratterizza, anzitutto, per un basso rapporto SAU/SAT (53%)dovuto alla rilevante presenza di aree montane (si tratta di Province appartenentiall’arco alpino) che giustifica l’elevata incidenza di prati e pascoli permanenti (70%della SAU). Si riscontra una notevole diffusione dell’allevamento di bovini (vacche dalatte) e di suini. Da notare la presenza di aziende biologiche superiore del 25% rispet-to al dato medio. Per quanto concerne l’età dei capi azienda, si osserva un’inciden-za minore del 30% rispetto alla media di soggetti anziani; ciò giustifica l’alto caricodi lavoro della manodopera familiare (pari a 122 giornate per persona, ovvero il 79%in più del dato medio del cluster). Il cluster si posiziona al primo posto per l’inciden-za dei casi mortali ed in terza posizione per l’indice infortunistico totale.

Cluster 20: Arezzo, Fermo, Forlì-Cesena, Isernia, TeramoRilevante è la presenza di boschi; le coltivazioni principali che lo caratterizzano sonole foraggere avvicendate e le cerealicole. Per quanto concerne gli allevamenti, ilgruppo si contraddistingue per una significativa presenza dell’avicoltura e del conto-terzismo attivo, mentre il riscorso a quello passivo risulta assai contenuto. Il clustersi colloca al secondo posto nella graduatoria dell’indice infortunistico totale ed alquarto per i postumi permanenti ed al quinto per casi mortali.

Cluster 6: Modena, Parma, Reggio EmiliaLe Province comprese in questo cluster sono caratterizzate da una SAU media paria circa 14 ha. La dominanza della produzione lattiera, in gran parte destinata allaproduzione del parmigiano reggiano, è ben espressa dalla densità delle vacche dalatte per ettaro; elevata risulta altresì la densità dei suini. Nel cluster si rileva ancheun rilevato grado d’istruzione dei capi azienda soprattutto per la frequenza di laurea-ti in scienze agrarie. L’alta intensità zootecnica, unitamente alla notevole diversifica-zione culturale espressa dall’indice di policoltura, giustificano l’elevato carico di lavo-ro osservato per tutte le categorie di manodopera. Molto diffuso è il contoterzismoattivo, mentre quello passivo è inferiore alla media. In questo cluster l’intensità dellemeccanizzazione è molto alta sia per giornata lavorata che per ettaro di SAU (+45%rispetto alla media cluster). Il cluster si colloca al secondo posto per l’incidenza deipostumi permanenti ed al quarto per gli infortuni totali.

Cluster 5: L’Aquila, Nuoro, Ogliastra, Olbia-TempioSono Province a carattere prevalentemente collinare e montuoso. Il rapportoSAU/SAT è pari al 67%. In questo gruppo la SAU media per azienda è molto alta, pari


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a circa 25 ha. Predominante è la presenza di prati e pascoli permanenti, con un rap-porto pari a circa 77% della SAU e di boschi. Per quanto concerne la zootecnia,molto diffuso è l’allevamento di ovi-caprini con una densità ad ettaro pari a 1,8 capi.Questo cluster presenta bassi livelli di meccanizzazione agricola ed anche il ricorsoal contoterzismo risulta assai contenuto; nonostante ciò, il gruppo si colloca alsecondo posto per l’incidenza degli eventi mortali.

Cluster 13: Pisa, TerniIl cluster è caratterizzato da una dimensione media della SAU pari a circa 10 ha; rile-vante è la presenza di boschi ed arboricoltura da legno pari al 32% della SAT. Il cari-co di lavoro è elevato soprattutto per la categoria dei salariati pari, in media, a 80giornate per persona. Presente anche la componente del contoterzismo attivo, ma ilgruppo si caratterizza principalmente per un’elevata meccanizzazione del lavoro(+67% rispetto al dato medio). Il cluster si colloca al terzo posto per l’incidenza deglipostumi permanenti.

Cluster 10: Cremona, LodiÈ il cluster con la dimensione aziendale più elevata (33 ettari di SAU in media) dovu-ta anche alla notevole presenza di terreni condotti in affitto; trattasi di territori di pia-nura con un elevato rapporto SAU/SAT (pari al 90%) e con la più alta quota di super-ficie irrigata. Le coltivazioni principali sono quelle cerealicole e foraggere avvicenda-te, funzionali al mantenimento del consistente patrimonio zootecnico. La percentua-le dei capi azienda in possesso di una laurea ad indirizzo agrario è la più alta riscon-trata tra tutti i cluster. La massiccia presenza di allevamenti zootecnici giustifica l’al-to carico di lavoro per tutte le categorie di manodopera con valori medi di 162 gior-nate per i salariati e ben 181 per il lavoro familiare. L’indice di meccanizzazione dellavoro supera del 59% il dato medio. Il cluster si colloca al terzo posto per l’indicedegli infortuni mortali.

Fattori strutturali di rischioPartendo dal set degli indicatori provinciali utilizzato per l’analisi delle componentiprincipali, opportunamente ridotto per circoscrivere la multicollinearità, sono statiindividuati alcuni fattori strutturali di rischio mediante un modello di regressione mul-tipla step-wise per l’incidenza infortunistica.Dalle elaborazioni effettuate, escludendo le Province con pochi addetti nell’agricol-tura, emerge anzitutto un fattore di carattere ambientale correlato inversamente all’al-timetria espresso dal regressore SAU/SAT. L’influenza della fascia altimetrica vienerafforzata dal segno negativo della variabile percentuale di SAU irrigata. La forma diconduzione dell’azienda si riflette sull’incidenza infortunistica che aumenta nella con-duzione diretta (soprattutto in quella con esclusiva manodopera familiare). Un altroimportante fattore di rischio occupazionale è rappresentato dall’allevamento di bovi-ni e segnatamente dalle vacche da latte. Non va trascurato il ruolo esercitato dallaquota di conduttori anziani nell’innalzamento dell’incidenza degli eventi lesivi profes-


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sionali. L’ultimo gruppo di regressori statisticamente significativi concerne, diretta-mente o indirettamente, la meccanizzazione agricola: in particolare risultano positi-vamente correlati all’indice infortunistico, sia la meccanizzazione del lavoro (potenzadelle trattrici per giornata lavorata), che il contoterzismo attivo. Al contrario, il contoterzismo passivo presenta un coefficiente negativo (tende aridurre, in misura significativa, l’incidenza degli eventi lesivi). I fattori di rischio individuati confermano i risultati ottenuti da precedenti indagini sulsettore agricolo e possono indicare linee prioritarie, sia per misure di carattere pre-venzionale da adottarsi in sede nazionale, sia per le azioni di controllo e vigilanzasvolte a livello locale dalle ASL.

4.7 Appendice statistica e cartografica

Vengono riportati qui di seguito Tabelle e Grafici riguardanti alcune informazionidesunte dagli archivi acquisiti nell’ambito dello studio ed alcuni risultati delle elabo-razioni eseguite.


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Tabella 29 - Unità aziendali operanti in agricoltura secondo diverse fonti statistiche ed amministrati-ve - Anno 2010

Fonte Definizione numero % su universo(in migliaia) censuario

Infocamere Imprese agricole attive 829 51,1 %

Eurostat - Key farm variables Aziende agricole individuali 1.604 98,9 %

ISTAT - 6° Censimento Aziende con vendita prodotti 1.037 64,0 %

ISTAT - 6° Censimento Totale aziende 1.621 100,0 %

Fonte: Eurostat, Infocamere e ISTAT

Tabella 30 - Soggetti economici operanti in agricoltura secondo diverse fonti statistiche ed ammini-strative - Anno 2010

Fonte Definizione numero % su universo(in migliaia) censuario

INPS Coltivatori diretti attivi 317 19,8 %

ISTAT - Forze di lavoro Occupati indipendenti 462 28,8 %

Ministero Economia Contribuenti IVA 473 29,5 %

AGEA Beneficiari PAC 1.307 81,5 %

ISTAT - 6° Censimento Capi-azienda 1.541 96,1 %

ISTAT - 6° Censimento Conduttori 1.604 100,0 %

Fonte: AGEA, INPS, ISTAT e MEF


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Tabella 31 - Classificazione delle aziende agricole italiane - Anno 2010

Tipo di aziende numero % su universo(in migliaia) censuario

Non-imprese 1.086 67,0 %

Aziende intermedie e imprese disattivate 122 7,5 %

Imprese potenziali 103 6,4 %

Imprese 310 19,1 %

Totale 1.621 100,0 %

Fonte: Elaborazione Arzeni A, Sotte F, su dati ISTAT, 6° Censimento Generale dell'Agricoltura 2010

Tabella 32 - Familiari che lavorano in azienda agricola per tipo di manodopera e ripartizione geogra-fica - Anno 2010

Conduttore* Coniuge* Altri familiari* Parenti*

Rapporto traTotale manodoperaRipartizione

manodopera familiare e geograficafamiliare* numero di

aziende

Nord-Ovest 143 51 39 24 257 1,80

Nord-Est 248 93 81 58 480 1,94

Centro 248 110 63 38 458 1,85

Sud 687 339 160 83 1.270 1,85

Isole 278 103 56 31 468 1,68

Italia 1.604 696 399 234 2.933 1,83


Note: * in migliaia

Tabella 33 - Giornate di lavoro standard pro-capite per tipo di manodopera familiare e ripartizionegeografica - Anno 2010

RipartizioneTotale

geograficaConduttore Coniuge Altri Familiari Parenti manodopera

familiare

Nord-Ovest 164 95 144 120 143

Nord-Est 114 77 91 59 96

Centro 83 49 57 43 68

Sud 58 34 36 32 47

Isole 70 34 51 44 58

Italia 82 46 63 51 69



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Tabella 34 - Numero medio di giornate lavorate dai capi-azienda agricola per classe di età e ripar-tizione geografica - Anno 2010

RipartizioneFino a 40 anni 41-54 anni 55-69 anni 70 anni ed oltre Totalegeografica

Nord-Ovest 210 195 153 109 165

Nord-Est 176 147 109 72 115

Centro 132 100 80 64 85

Sud 87 68 57 43 59

Isole 120 88 66 42 72

Italia 127 101 79 56 83


Tabella 35 - Distribuzione percentuale degli occupati agricoli indipendenti per sesso e ripartizionegeografica - Anno 2010

Ripartizione geografica % uomini % donneTotale assoluto

(migliaia)

Nord-Ovest 73,6 26,4 145

Nord-Est 76,9 23,1 252

Centro 68,1 31,9 252

Sud 65,3 34,7 691

Isole 71,0 29,0 281

Italia 69,3 30,7 1.621


Tabella 36 - Occupati indipendenti - Confronto con manodopera familiare agricola e con numero diconduttori per ripartizione geografica - Anno 2010

Occupati indipendenti Rapporto tra Rapporto tra occupatiRipartizione geografica (in migliaia) occupati indipendenti indipendenti e numero

e numero di familiari di conduttori

Nord-Ovest 115 44,7 % 80,4 %

Nord-Est 123 25,6 % 49,6 %

Centro 68 14,8 % 27,4 %

Sud e Isole 156 9,0 % 16,2 %

Italia 462 15,8 % 28,8 %

Fonte: Elaborazione su dati ISTAT, 6° Censimento Generale dell’Agricoltura 2010 e Forze di lavoro


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Tabella 37 - Lavoratori agricoli dipendenti per tipo di manodopera e ripartizione geografica - Anno2010

Ripartizione geografica In forma In forma Non assunti Totale manodoperacontinuativa* saltuaria* dall’azienda* dipendente*

Nord-Ovest 29 40 10 78

Nord-Est 32 146 7 185

Centro 29 60 6 94

Sud 44 359 34 438

Isole 29 91 22 143

Italia 163 696 79 938


Note: * in migliaia

Tabella 38 - Confronto tra occupati dipendenti e manodopera salariata - Anno 2010

Occupati dipendenti Rapporto tra occupati Ripartizione geografica (in migliaia) dipendenti e totale

della manodopera salariata

Nord-Ovest 47 60,3 %

Nord-Est 62 33,5 %

Centro 59 62,8 %

Sud e Isole 261 44,9 %

Italia 429 45,7 %

Fonte: Elaborazione su dati ISTAT, 6° Censimento Generale dell'Agricoltura 2010 e Forze di lavoro

Tabella 39 - Giornate di lavoro pro-capite per tipo di manodopera salariata e ripartizione geografica -Anno 2010

Ripartizione geografica In forma In forma Non assunti Totale manodoperacontinuativa saltuaria dall’azienda dipendente

Nord-Ovest 189 28 14 85

Nord-Est 151 28 16 49

Centro 156 36 17 72

Sud 104 41 19 46

Isole 121 40 8 52

Italia 141 37 15 53



93

Tabella 40 - Giornate di lavoro pro-capite. Confronto tra carico di lavoro dei familiari e dei dipen-denti - Anno 2010

Ripartizione geografica ConduttoreDipendenti in forma Totale manodopera Totale manodopera

continuativa familiare dipendente

Nord-Ovest 164 189 143 85

Nord-Est 114 151 96 49

Centro 83 156 68 72

Sud 58 104 47 46

Isole 70 121 58 52

Italia 82 141 69 53


Tabella 41 - Capi azienda per classe di età e sesso - Anno 2010

Classi di età Uomini Donne Totale Uomini % Donne % Totale%

Fino a 19 597 170 767 0,1 0,0 0,0

20 - 24 7.535 2.469 10.004 0,7 0,5 0,6

25 - 29 18.773 5.943 24.716 1,7 1,2 1,5

30 - 34 34.500 12.124 46.624 3,1 2,4 2,9

35 - 39 56.183 23.422 79.605 5,0 4,7 4,9

40 - 44 84.692 39.182 123.874 7,5 7,9 7,6

45 - 49 109.284 52.196 161.480 9,7 10,5 10,0

50 - 54 118.998 57.570 176.568 10,6 11,6 10,9

55 - 59 126.462 60.505 186.967 11,3 12,2 11,5

60 - 64 141.525 65.368 206.893 12,6 13,1 12,8

65 ed oltre 424.488 178.898 603.386 37,8 35,9 37,2

TOTALE 1.123.037 497.847 1.620.884 100,0 100,0 100,0



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Tabella 42 - Capi azienda per classi di giornate di lavoro e sesso - Anno 2010

Classi di età Uomini Donne TotalePercentuale Percentuale Percentuale Percentuale

(U+D)della classe della classe della classe CUMULATA

per gli per le per U+D della classeUOMINI DONNE per U+D

Fino a 9 167.723 152.515 320.238 14,9 30,6 19,8 19,8

10 - 19 162.397 87.246 249.643 14,5 17,5 15,4 35,2

20 - 29 101.889 44.751 146.640 9,1 9,0 9,0 44,2

30 - 49 147.583 55.285 202.868 13,1 11,1 12,5 56,7

50 - 99 186.150 66.184 252.334 16,6 13,3 15,6 72,3

100 - 199 146.301 49.812 196.113 13,0 10,0 12,1 84,4

200 - 249 45.384 12.879 58.263 4,0 2,6 3,6 88,0

250 - 299 42.546 10.263 52.809 3,8 2,1 3,3 91,3

300 ed oltre 123.064 18.912 141.976 11,0 3,8 8,8 100,0

TOTALE 1.123.037 497.847 1.620.884 100,0 100,0 100,0 100,0


Tabella 43 - Volume di lavoro aziendale per ripartizione geografica - Anno 2010

Ripartizione geografica Giornate di lavoro/aziende

Nord-Ovest 299

Nord-Est 219

Centro 150

Sud 116

Isole 123

ITALIA 155



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Tabella 44 - Volume di lavoro aziendale per classe di SAU - Anno 2010

Classi di SAU (in ettari) Giornate di lavoro/aziende

Senza superficie 272

Fino a 0,99 61

1 - 1,99 85

2 - 2,99 114

3 - 4,99 151

5 - 9,99 211

10 - 19,99 300

20 - 29,99 388

30 - 49,99 467

50 - 99,99 587

100 ed oltre 898

TOTALE 155


Tabella 45 - Distribuzione dei conduttori per prevalenza di attività svolta dentro o fuori azienda (perogni classe di SAU) - Anno 2010

Classi DI SAU Aziendeesclusivamente prevalentemente esclusivamente + prevalentemente

in azienda in azienda prevalentemente fuori azienda

Senza superficie 4.903 64,4 19,8 84,2 15,8

Fino a 0,99 491.930 73,6 2,6 76,1 23,9

1 - 1,99 324.722 74,3 3,1 77,3 22,7

2 - 2,99 170.337 75,1 3,9 79,0 21,0

3 - 4,99 184.840 76,3 4,9 81,2 18,8

5 - 9,99 183.954 78,3 6,1 84,4 15,6

10 - 19,99 117.865 80,5 7,0 87,5 12,5

20 - 29,99 45.374 82,9 7,5 90,5 9,5

30 - 49,99 39.434 84,1 8,2 92,3 7,7

50 - 99,99 27.587 85,4 8,7 94,1 5,9

100 ed oltre 12.763 84,9 9,4 94,3 5,7

TOTALE 1.603.709 76,0 4,3 80,3 19,7



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Tabella 46 - Aziende con SAU e relativa superficie per zona altimetrica - Anno 2010

Zona altimetrica Aziende % Superficie agricola utilizzata % SAU/aziende(in migliaia di ettari) (in ettari)

Montagna 274.466 16,99 2841 22,10 10,35

Collina 831.250 51,45 5759 44,80 6,93

Pianura 509.872 31,56 4256 33,11 8,35

Italia 1.615.588 100,00 12.856 100,00 7,96


Tabella 47 - Contoterzismo in Italia - Anno 2010

Contoterzismo attivoContoterzismo passivo

Totale c. passivo di cui in affidamento completo

n. aziende 18.438 540.269 174.700

di cui al Sud % 30,2 36,7 39,6

giornate di lavoro 928.311 4.015.340

di cui al Sud % 26,4 42,2

giornate per azienda 50,3 7,4



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Tabella 48 - Numero di aziende agricole e lavoratori agricoli autonomi iscritti all'INPS - Anno 2011

Aziende Lavoratori Autonomi

RegioneN. aziende N. aziende N. aziende N. aziende % Coltivatori Coloni e Imprenditori Totale %“Coltivatori “Coloni e “Imprenditori totale diretti mezzadri agricoli

diretti” mezzadri” agricoli professionaliprofessionali”

Piemonte 36.683 11 844 37.538 10,4 53.005 12 844 53.861 11,4

Valle d'Aosta 1.330 . 5 1.335 0,4 1.719 . 5 1.724 0,4

Lombardia 27.227 14 2.039 29.280 8,1 44.815 19 2.039 46.873 9,9

Trentino Alto Adige 16.825 21 124 16.970 4,7 28.493 32 124 28.649 6,1

Veneto 30.891 16 1.431 32.338 9,0 48.020 20 1.431 49.471 10,5

Friuli Venezia Giulia 6.113 4 293 6.410 1,8 8.892 7 293 9.192 1,9

Liguria 8.206 4 142 8.352 2,3 9.696 4 142 9.842 2,1

Emilia-Romagna 32.520 68 1.511 34.099 9,5 48.220 105 1.511 49.836 10,5

Toscana 21.114 63 2.160 23.337 6,5 27.946 77 2.160 30.183 6,4

Umbria 6.120 8 599 6.727 1,9 7.882 11 599 8.492 1,8

Marche 12.537 50 1.132 13.719 3,8 16.369 57 1.132 17.558 3,7

Lazio 19.781 31 1.472 21.284 5,9 24.043 46 1.472 25.561 5,4

Abruzzo 12.782 50 375 13.207 3,7 14.846 57 375 15.278 3,2

Molise 6.135 14 193 6.342 1,8 7.056 15 193 7.264 1,5

Campania 25.790 44 1.843 27.677 7,7 28.047 54 1.843 29.944 6,3

Puglia 18.635 6 3.575 22.216 6,2 21.747 7 3.575 25.329 5,4

Basilicata 6.829 5 895 7.729 2,1 7.453 7 895 8.355 1,8

Calabria 4.263 16 3.313 7.592 2,1 4.465 21 3.313 7.799 1,7

Sicilia 18.489 56 4.294 22.839 6,3 20.255 70 4.294 24.619 5,2

Sardegna 20.221 78 543 20.842 5,8 22.055 90 543 22.688 4,8

Totale 332.491 559 26.783 359.833 100 445.024 711 26.783 472.518 100,0

Fonte: Elaborazioni su dati INPS


98

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99

Tabella 50a - Incidenza infortunistica dei lavoratori agricoli dipendenti, per ripartizione geografica -Media triennio 2008 - 2010

Indici di incidenza (per mille occupati) Numeri indice (media Italia = 100)Ripartizione

Infortuni Infortuni Infortuni Infortuni Infortuni Infortunigeograficamortali permanenti totali mortali permanenti totali

Nord-Est 0,22 4,63 58,01 178,41 135,60 168,51

Centro 0,13 5,15 53,57 105,60 150,78 155,61

Nord-Ovest 0,15 2,71 39,77 124,80 79,21 115,52

Sud e Isole 0,10 2,94 24,37 77,94 86,00 70,79

Totale 0,12 3,42 34,42 100,00 100,00 100,00

Fonte: Elaborazioni su dati INAIL e ISTAT

Tabella 50b - Incidenza infortunistica dei lavoratori agricoli autonomi, per ripartizione geografica -Media triennio 2008 - 2010

Indici di incidenza (per mille occupati) Numeri indice (media Italia = 100)Ripartizione

Infortuni Infortuni Infortuni Infortuni Infortuni Infortunigeograficamortali permanenti totali mortali permanenti totali

Centro 0,14 11,84 87,74 102,31 163,40 142,56

Nord-Est 0,19 8,82 75,76 135,55 121,65 123,09

Nord-Ovest 0,12 5,89 57,47 84,14 81,33 93,38

Sud e Isole 0,11 5,02 42,35 83,34 69,30 68,80

Totale 0,14 7,25 61,55 100,00 100,00 100,00



100

Tabella 51a - Incidenza infortunistica (per mille occupati) dei lavoratori agricoli autonomi, perRegione - Media triennio 2008 - 2010

Regioni Incidenza infortuni Incidenza infortuni Incidenza infortuni mortali permanenti totali

Marche 0,190 24,83 184,82

Abruzzo 0,277 12,81 127,19

Umbria 0,131 16,35 123,95

Prov. aut. Bolzano 0,612 10,42 116,83

Prov. aut. Trento 0,167 10,17 96,56

Molise 0,278 6,84 76,66

Toscana 0,160 11,35 76,48

Emilia-Romagna 0,128 9,14 71,13

Basilicata 0,274 6,74 68,57

Friuli Venezia Giulia 0,095 7,28 67,98

Veneto 0,143 7,98 66,90

Valle d'Aosta 0,000 7,33 66,33

Piemonte 0,094 6,58 62,76

Sardegna 0,124 8,31 58,23

Lombardia 0,168 5,17 54,63

Lazio 0,096 5,32 47,71

Liguria 0,028 5,10 42,45

Campania 0,075 4,77 31,80

Puglia 0,057 2,57 28,53

Sicilia 0,107 2,71 21,29

Calabria 0,028 2,65 15,76

Totale 0,137 7,25 61,55



101

Tabella 51b - Incidenza infortunistica per mille occupati per i lavoratori agricoli dipendenti perRegione - Media triennio 2008 - 2010

Regioni Incidenza infortuni Incidenza infortuni Incidenza infortuni mortali (M) permanenti (Pe) totali (tot)

Prov. aut. Bolzano 0,000 7,39 115,11

Umbria 0,167 7,57 80,18

Prov. aut. Trento 0,667 4,89 77,89

Sardegna 0,132 6,43 71,97

Marche 0,067 6,55 68,61

Emilia-Romagna 0,240 5,84 65,58

Toscana 0,094 5,96 62,71

Valle d'Aosta 0,333 5,00 62,33

Liguria 0,167 3,90 58,73

Basilicata 0,137 5,13 54,74

Friuli Venezia Giulia 0,250 3,53 52,19

Abruzzo 0,278 3,72 46,44

Veneto 0,142 3,13 41,67

Lombardia 0,167 2,72 40,88

Molise 0,000 2,83 37,00

Piemonte 0,124 2,32 33,57

Lazio 0,189 2,72 26,83

Puglia 0,100 2,36 23,25

Sicilia 0,071 2,94 20,47

Calabria 0,058 3,25 18,31

Campania 0,146 2,00 15,21

Totale 0,124 3,42 34,42


Tabella 52 - Correlazione tra i tre indici regionali di incidenza infortunistica (casi mortali, permanen-ti e totali: M, Pe, Tot) per i lavoratori autonomi - Media triennio 2008 - 2010

Coppia di variabili M - Pe M - Tot Pe - Tot

coefficiente r 0,318 0,518 0,952



102

Tabella 53 - Incidenza infortunistica per mille occupati in agricoltura per genere, tipo di conseguen-za e ripartizione geografica - Media triennio 2008 - 2010

Incidenza infortuni Incidenza infortuni Incidenza infortuniRipartizione mortali permanenti totaligeografica

Uomini Donne Uomini Donne Uomini Donne

Centro 0,185 0,033 9,42 7,73 77,72 62,01

Nord-Est 0,254 0,046 8,27 5,52 78,86 47,88

Nord-Ovest 0,171 0,007 5,46 3,25 59,56 30,33

Sud e Isole 0,146 0,000 3,94 3,23 32,43 28,47

Totale 0,178 0,015 5,84 4,38 53,02 37,78


Tabella 54a - Incidenza degli infortuni totali per classe di età - Media triennio 2008 - 2010

Classe di età Incidenza degli infortuni totali

15 - 24 56,9

25 - 34 35,4

35 - 44 39,3

45 - 54 43,1

55 - 64 52,9

65 ed oltre 73,8

Totale 44,9


Tabella 54b - Incidenza infortunistica per mille occupati per classe di età e tipo di conseguenza -Media triennio 2008 - 2010

Classe Incidenza infortuni Incidenza infortuni Incidenza infortuni Incidenza infortunidi età mortali permanenti in rendita permanenti in capitale totali

15 - 34 89,2 44,4 50,0 86,2

35 - 64 81,5 94,1 98,4 95,2

65 ed oltre 359,8 368,3 297,6 206,0

Totale 100,0 100,0 100,0 100,0



103

Tabella 55 - Indici di meccanizzazione agricola ed incidenza infortunistica per Regione

Indici di meccanizzazione Incidenza infortunistica Intensità dellameccanizzazione (per mille occupati) meccanizzazione

per ettaro

Regioni Trattrici Rapporto tra Rapporto tra Incidenza Incidenza Incidenza Trattrici per Potenza inimmatricolate trattrici e potenza in cv degli degli degli 10 ettari cv per2003-10 sul giornate e giornate infortuni infortuni infortuni di ettaro di

totale trattrici (%) lavorate lavorate totali permanenti mortali SAU SAU

Abruzzo 13,3 7,2 3,9 97,2 9,5 0,262 1,19 6,48

Basilicata 7,9 8,4 5,4 59,6 5,8 0,200 0,94 6,05

Calabria 20,2 2,8 1,7 17,5 3,1 0,047 0,81 4,86

Campania 12,9 5,4 3,1 23,4 3,4 0,111 1,91 11,07

Emilia-Romagna 9,5 10,3 6,5 68,5 8,1 0,164 1,86 11,84

Friuli V.G. 7,4 14,7 9,3 59,4 5,8 0,162 2,82 17,88

Lazio 12,1 8,9 5 38,3 4,2 0,128 1,88 10,60

Liguria 13,9 3,1 1,4 43,5 4,8 0,045 3,29 14,80

Lombardia 18,0 6,4 4,7 47,5 4,1 0,165 1,26 9,17

Marche 10,6 11,6 7,5 143,3 18,8 0,146 1,45 9,39

Molise 7,9 8,6 5,2 64,3 5,8 0,240 1,32 7,96

Piemonte 14,5 9,2 5,9 55,7 5,7 0,107 1,71 10,83

Puglia 13,0 4,2 2,6 24,2 2,4 0,086 0,93 5,63

Sardegna 11,9 4,9 3 63,0 7,6 0,118 0,53 3,27

Sicilia 14,6 5,1 3 20,5 2,9 0,083 0,81 4,73

Toscana 11,4 10,8 6,3 68,6 8,8 0,128 2,04 11,82

Trentino A. A. 30,8 3,1 1,7 0,0 0,000 1,00 5,59

Umbria 10,2 13,8 8,4 101,3 12,0 0,143 1,80 11,05

Valle d`Aosta 25,6 4,4 2,5 71,5 7,0 0,167 0,65 3,65

Veneto 13,4 8,7 5,6 57,5 6,4 0,148 2,10 13,45

Italia 13,0 7 4,3 48,1 5,4 0,131 1,36 8,41



104

Tabella 56 - Correlazioni tra gli indici di meccanizzazione e le incidenze infortunistiche

Trattrici Rapporto tra Rapporto tra Incidenza Incidenza Incidenza immatricolate trattrici e potenza in cv degli degli degli2003-10 sul giorni e giorni infortuni infortuni infortuni

totale trattrici (%) lavorati lavorati totali mortali mortali

Trattrici 1 -0,65 -0,64 -0,26 -0,43 -0,53immatricolate2003-10 sul totale trattrici (%)

Rapporto tra 1 0,99 0,59 0,61 0,50trattrici e giorni lavorati

Rapporto tra 1 0,58 0,60 0,49potenza in cv e giorni lavorati

Incidenza degli 1 0,96 0,53infortuni totali

Incidenza degli 1 0,45infortuni mortali

Incidenza degliinfortuni mortali 1



105

Tabella 57 - Matrice ruotata delle componenti principali su base provinciale

Componente

1 2 3 4 5 6 7 8

SAU/SAT ,882

Dimensione Media ,343 ,745 -,343

Giornate/Aziende ,629 ,505 ,303

Cereali % ,487 ,484 ,556

Ortive % ,532 ,349

Avvicendate % ,771

Irrigata % ,646 ,478

Prati e Pascoli % -,674 -,474

Coltivazioni Legnose % -,337 -,544 ,471

Sup Boschi + Arboricoltura da Legno % -,855 ,301

Indice di Policoltura -,322 ,725

Aziende a Conduzione Diretta % -,680

Aziende con Terreni soloin Proprietà % -,528 -,403 -,507 ,340

Aziende Biologico % ,732

Densità Bovini ,876

Densità Suini ,831

Densità Ovini -,311 -,475 -,393 ,378

Densità Avicoli ,470 -,303 -,302

Densità Vacche ,866 ,341

Laurea Indirizzo Agrario % ,379 ,379 ,485 ,404

Capo Azienda Anziani % -,302 ,523 ,542

Giornate Attivo % ,754

Giornate Passivo % ,373 ,394 ,495

Carico Di Lavoro Generale ,910

Carico Di Lavoro Familiare ,851

Carico Di Lavoro Salariati ,848

Parco Macchine Cv/Sau ,921

Parco Macchine Cv/Giornate ,843 ,341

Trattrice Numero/Sau ,912

Trattrice Numero/ Giornate ,819

Fonte: Elaborazioni su dati ISTAT, MIPAAF e FederUNACOMA

Note: Metodo di rotazione: varimax con normalizzazione di Kaiser. La rotazione ha raggiunto i criteri di convergenza in 9 iterazioni.


106

Figura 18 - Cartografia dei cluster per Provincia

Legenda:

Cluster Province

1. Savona2. Vercelli3. Napoli4. Venezia5. L'Aquila, Nuoro, Ogliastra, Olbia-Tempio6. Modena, Parma, Reggio nell'Emilia7. Asti, Caserta, Gorizia, Latina, Livorno, Piacenza, Ragusa8. Ascoli Piceno, Firenze, Grosseto, Perugia,

Rieti, Siena, Viterbo, Pesaro e Urbino9. Agrigento, Avellino, Bari, Barletta-Andria-Trani,

Benevento, Caltanissetta,Catania, Chieti,Foggia, Frosinone, Lecce, Palermo, Pescara, Potenza, Ravenna, Reggio di CalabriaRimini, Roma, Salerno, Taranto, Trapani, Vibo Valentia

10. Cremona, Lodi11. Verbano-Cusio-Ossola12. Ferrara, Milano, Novara, Pavia

13. Pisa, Terni14. Valle d'Aosta, Biella, Como, Lecco, Monza

e della Brianza15. Belluno, Bolzano, Sondrio, Cuneo, Trento, Varese16. Bergamo, Brescia, Mantova17. Brindisi, Catanzaro, Cosenza, Crotone, Enna, Matera17. Messina, Siracusa18. Imperia, Trieste19. Padova20. Arezzo, Fermo20. Forlì-Cesena, Isernia, Teramo21. Cagliari, Carbonia-Iglesias, Medio Campidano,

Oristano, Sassari22. Torino, Verona, Vicenza23. Genova, La Spezia, Lucca, Massa-Carrara, Pistoia, Prato24. Alessandria, Ancona, Bologna, Campobasso,Macerata, Pordenone, Rovigo, Treviso, Udine


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Tabella 58 - Statistiche dei cluster delle Province - SAU (superficie agraria utilizzata) per azienda agricola

SAU in ettari per azienda agricola Scostamento % rispetto Cluster * agricola (media ponderata) alla media generale

5 25,47 221%

6 13,95 76%

8 11,30 43%

10 33,49 322%

13 9,81 24%

15 11,76 48%

20 7,28 -8%

22 9,97 26%

23 3,32 -58%

24 9,90 25%

Totale Italia 7,93 0%

Tabella 59 - Statistiche dei cluster delle Province - Giornate lavorate per azienda agricola

Giornate lavorate in un anno per Scostamento % rispetto Cluster * azienda agricola (media ponderata) alla media generale

5 210,54 36%

6 269,49 74%

8 156,69 1%

10 461,74 198%

13 146,26 -5%

15 310,77 101%

20 151,31 -2%

22 254,61 65%

23 193,20 25%

24 158,97 3%



Note: * Sono elencati solo i dieci cluster nelle prime posizioni delle graduatorie degli indici infortunistici (Tabella 28); vedi legenda inFigura 18.




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Tabella 60 - Statistiche dei cluster delle Province - percentuale di superficie utilizzata (SAU) sul tota-le della superficie agraria (SAT)

SAU / SAT Scostamento % rispetto Cluster * (media ponderata) alla media generale

5 67 % -11%

6 77 % 3%

8 64 % -15%

10 91 % 20%

13 60 % -21%

15 53 % -30%

20 62 % -18%

22 84 % 12%

23 45 % -40%

24 81 % 7%

Totale Italia 75 % 0%

Tabella 61 - Statistiche dei cluster delle Province - percentuale di superficie coltivata a cereali rispet-to alla SAU (superficie agraria utilizzata)

Superficie a cereali/SAU Scostamento % rispetto Cluster * (media ponderata) alla media

5 3 % -88%

6 27 % -3%

8 25 % -13%

10 50 % 78%

13 29 % 2%

15 10 % -63%

20 26 % -8%

22 36 % 27%

23 9 % -68%

24 46 % 63%







109

Tabella 62 - Statistiche dei cluster delle Province - percentuale di superficie a prati permanenti epascoli rispetto alla SAU (superficie agraria utilizzata)

Prati permanenti e pascoli/SAU Scostamento % rispetto Cluster * (media ponderata) alla media

5 77 % 188%

6 15 % -43%

8 18 % -34%

10 10 % -63%

13 11 % -58%

15 71 % 165%

20 20 % -25%

22 35 % 31%

23 37 % 37%

24 10 % -62%


Tabella 63 - Statistiche dei cluster delle Province - percentuale di superficie a coltivazioni legnoseagrarie rispetto alla SAU (superficie agraria utilizzata)

Superficie a coltivazioni legnose Scostamento % rispetto Cluster * agrarie/SAU (media ponderata) alla media

5 4 % -81%

6 8 % -57%

8 18 % -4%

10 1 % -96%

13 16 % -13%

15 12 % -34%

20 17 % -9%

22 13 % -31%

23 38 % 106%

24 10 % -45%







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Tabella 64 - Statistiche dei cluster delle Province - numero di bovini e bufalini rispetto alla SAU(superficie agraria utilizzata)

Bovini e bufalini/SAU Scostamento % rispetto Cluster * (media ponderata) alla media

5 0,23 -51%

6 1,09 135%

8 0,16 -65%

10 2,00 332%

13 0,12 -74%

15 0,80 73%

20 0,22 -52%

22 1,21 161%

23 0,25 -46%

24 0,35 -24%


Tabella 65 - Statistiche dei cluster delle Province - numero di suini rispetto alla SAU (superficie agra-ria utilizzata)

Suini/SAU Scostamento % rispetto Cluster * agrarie/SAU (media ponderata) alla media

5 0,07 -90%

6 2,20 204%

8 0,32 -56%

10 6,81 839%

13 0,15 -80%

15 1,04 43%

20 0,82 13%

22 1,10 51%

23 0,07 -90%

24 0,48 -34%







111

Tabella 66 - Statistiche dei cluster delle Province - numero di ovini e caprini rispetto alla SAU (super-ficie agraria utilizzata)

Ovini e caprini/SAU Scostamento % rispetto Cluster * (media ponderata) alla media

5 1,83 208%

6 0,05 -92%

8 0,76 28%

10 0,04 -93%

13 0,47 -21%

15 0,19 -68%

20 0,43 -27%

22 0,15 -75%

23 0,39 -34%

24 0,17 -71%


Tabella 67 - Fattori strutturali di rischio infortunistico (per il totale degli infortuni) ottenuti dal model-lo di regressione lineare

Variabile Coefficiente di regressione Significatività

Costante -1,470 0,145

Sau/Sat -3,292 0,001**

Superficie irrigata/Sau -1,913 0,059

N. aziende biologiche/totale 1,769 0,080

Conduzione diretta 2,395 0,019*

Densità ovi-caprini (per ettaro) 1,785 0,078

Densità vacche (per ettaro) 3,720 0,000**

Capi azienda anziani (%) 1,739 0,085

Contoterzismo attivo (%) 3,064 0,003**

Contoterzismo passivo -2,517 0,014*

Carico di lavoro salariati (%) -2,892 0,005*

Potenza delle trattrici per giornata lavorata 3,866 0,000*

Fonte: Elaborazioni su dati ISTAT, 6° Censimento Generale dell'Agricoltura 2010, MIPAAF e FederUNACOMA

Note: * significativo al 5%.** significativo all’1%.



5. Conclusioni

Il Repertorio Notizie è stato ideato per raccogliere e catalogare articoli e servizi deimass media riguardanti eventi in materia di salute e sicurezza sul lavoro ed è statorealizzato nell’ambito di un progetto più ampio che ha preso spunto dalle necessitàinformative riguardanti l’agricoltura.Questo rapporto ha posto l’accento sul database delle notizie, ma non ha tralascia-to le altre attività del progetto e quindi, oltre alle descrizioni degli sviluppi e degliscopi del Repertorio, si trovano le deduzioni tratte dalle acquisizioni e dalle elabora-zioni riguardanti le aziende agricole e gli infortuni sul lavoro nel settore primario.Per quanto riguarda la base di dati, essa viene incontro all’esigenza di comprende-re come i fenomeni vengono rappresentati da parte di chi ha il compito di divulgarele notizie; si può così pervenire, identificando le azioni da intraprendere, ad unmodello che illustri come interpretare, utilizzare e riportare le informazioni in materiadi salute e sicurezza sul lavoro.È per questo motivo che il database è stato strutturato in modo da poter coprire edescrivere vari tipi di eventi, indipendentemente dagli obblighi assicurativi e dallarelativa denuncia all’INAIL: disturbi lavoro-correlati, malattie professionali, infortuni(lievi, gravi e mortali) e mancati infortuni o incidenti.All’origine del progetto tali inclusioni erano state pensate per sopperire alle carenzedi informazioni nel settore dell’agricoltura, poi, con l’evoluzione del progetto stessoe l’allargamento a tutti i settori economici, la realizzazione del Repertorio è stata rie-saminata per sfruttare le notizie in un’ottica di valutazione della cultura della sicurez-za e di efficacia della diffusione delle informazioni anche a fini prevenzionali.Non si esclude che il Repertorio Notizie diventi uno strumento per far dialogarel’INAIL con i mass media, accrescendo le reciproche conoscenze per sensibilizzareaddetti ai lavori ed opinione pubblica sul tema della sicurezza sul lavoro. Le indagini e le analisi programmate sui dati contenuti nel database, infatti, sonostate concepite per afferrare gli schemi sottostanti la stesura degli articoli e per capi-re quanti e quali casi non compaiono sugli organi di informazione, attraverso i con-fronti con i dati istituzionali.Alla comparazione tra dati di diversa origine si ricollegano gli esiti delle attività chenel progetto si sono affiancate alla realizzazione della banca-dati; oltre alle indaginied ai risultati riguardanti la mappatura del rischio in agricoltura e l’incidenza infortu-nistica nello stesso settore (riportati nei paragrafi 4.5 e 4.6), un impegno rilevante èstato appunto dedicato a tale raffronto sul versante delle ditte.Lo sfruttamento delle informazioni di diversa fonte e la loro integrazione sono soprat-tutto un’esigenza degli enti pubblici: i primi passi in questa direzione cominciano adessere eseguiti.Da agosto 2014 in Emilia-Romagna è diventato operativo il RUC, Registro Unico deiControlli nelle aziende agricole ed agroalimentari, gestito da AGREA.Esso viene implementato con informazioni sui controlli effettuati da AGREA stessa,dalle ASL e da Regione, Province, Comunità Montane, Unioni di Comuni e Agenzia


112

regionale per la prevenzione e l’ambiente. Si tratta di un progetto pilota dell’Emilia-Romagna che fa da apripista ad una esperienza nazionale che alleggerirà i carichiburocratici in azienda. Il progetto è stato infatti assunto a modello dal Ministero dellePolitiche Agricole Alimentari e Forestali.In sostanza, il RUC è un archivio che raccoglie i dati e i documenti scaturiti dai con-trolli dei diversi enti pubblici presso le aziende agricole.Per gli enti deputati ai controlli, lo scopo è quello di verificare se siano presenti esitigià utilizzabili o di concordare con altri enti l’effettuazione di un controllo integrato. Sieviteranno così controlli ripetuti presso la stessa azienda, con conseguente riduzio-ne di costi e tempi per la stessa azienda e per gli enti della P.A. Tra l’altro, anche leaziende agricole possono accedere al RUC per quanto riguarda la loro “posizione”,ottenendo la documentazione integrata di tutti i controlli ricevuti.Tuttavia, dovrebbero essere valorizzate anche le potenzialità che il RUC offre nell’am-bito della prevenzione sul lavoro.Gli studi e le elaborazioni effettuate sulle aziende agricole, come detto, hanno dovu-to affrontare le differenze esistenti tra le varie fonti di dati.La definizione di azienda agricola ed il campo di osservazione molto esteso (cheprevede una soglia minima di soli 0,3 ettari) adottati per l’unità di rilevazione delCensimento determinano un sovradimensionamento del tessuto produttivo primarioe producono un’ambiguità di fondo che è tipica del settore agricolo. Tale ambiguitàriguarda i concetti di azienda ed impresa e spiega gli scostamenti rilevantissimi tra idati statistici (che sono di fonte ISTAT) e i dati amministrativi. Si osserva, in partico-lare, che le imprese agricole attive iscritte nei registri delle Camere di commercio nel2010 erano poco più della metà (51%) delle unità tecnico-economiche rilevate dal 6°Censimento Generale dell’Agricoltura. Se si considerano i soggetti economici ope-ranti in agricoltura, il divario tra fonti statistiche e fonti amministrative si accentua. Icoltivatori diretti attivi iscritti all’Inps rappresentano, infatti, solo un quinto dei condut-tori di azienda censiti dall’ISTAT, mentre la quota dei contribuenti IVA del settore pri-mario non supera il 30% dei suddetti conduttori. Se si prende in esame, invece, il numero dei beneficiari dei sussidi erogatidall’AGEA, sempre per l’anno 2010, il tasso di copertura rispetto all’universo censua-rio dei conduttori risulta molto elevato: esso sale all’81,5%. Da questo quadro comparato emerge che il settore agricolo assume un peso assaidiversificato in relazione all’aspetto che si intende analizzare. Pur riconoscendo l’im-portanza del ruolo multifunzionale svolto dalle piccole unità aziendali è utile teneredistinte le imprese dalle “aziende non-imprese”, al fine di diversificare anche le poli-tiche di intervento sul settore; con l’espressione “aziende non-imprese” si intendonole ditte con una produzione standard inferiore ai 10 mila euro annui.Si deve tener presente che il processo di diversificazione in atto nelle aree rurali hafatto emergere da un lato nuove figure imprenditoriali e dall’altro nuove forme di pro-duzione con finalità di autoconsumo ed hobbistiche. Ne consegue che nei territorirurali si sono insediati nuovi soggetti non agricoli che hanno contribuito ad accresce-re l’interdipendenza tra rurale e urbano (specialmente nelle aree periurbane). Da


113

un’elaborazione effettuata sui dati del 6° Censimento, sulla base della dimensioneeconomica delle aziende, dei rapporti con il mercato (cioè della percentuale di pro-duzione autoconsumata), del volume di lavoro e del ricorso al contoterzismo passi-vo, emerge che i 2/3 delle unità rilevate dall’ISTAT sono piccole “aziende non-impre-se”. A queste si devono aggiungere le aziende intermedie e le imprese disattivate(7,5%). Solo le rimanenti unità produttive (413 mila), pari a poco più di un quarto del-l’universo ISTAT, avrebbero le caratteristiche di impresa (per proiezione al mercato,impegno e qualificazione professionale degli addetti, dimensione economica, ecc.).È proprio su queste ultime imprese che si dovrebbero concentrare le scarse risorseanche per le politiche prevenzionali e per le azioni di vigilanza condotte dalle ASL.Ciò non significa abbandonare i controlli e l’impegno sulle aziende non-imprese, maoccorre intraprendere azioni mirate verso queste realtà, onde evitare un caricoamministrativo insostenibile e misure inefficaci o controproducenti.Le azioni mirate, d’altronde, sono anche il traguardo finale del Repertorio Notizie, cheè un mezzo per conoscere, attraverso la raccolta e la successiva analisi con meto-dologie specifiche, gli aspetti su cui agire per migliorare, in termini di linguaggio e diesaustività, l’informazione fornita dagli articoli giornalistici.L’INAIL già da anni ha ampliato la sua missione istituzionale, ponendo anche l’atten-zione sull’importanza di una informazione corretta e sul coinvolgimento di datori dilavoro, lavoratori e popolazione sul tema della prevenzione e sicurezza.È necessario però considerare che, come dimostrano alcune indagini svolte negliStati Uniti, le persone (comuni cittadini o operatori della prevenzione) cercano e tro-vano informazioni qualitative e quantitative soprattutto sfruttando fonti non ufficiali edin particolare siti web non istituzionali. Sarà quindi opportuno monitorare ed eventualmente intervenire sulla qualità delleinformazioni e delle notizie diffuse; solo così sarà possibile utilizzare in modo corret-to la capacità di coinvolgimento e sensibilizzazione dei media.


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il monitoraggio dei mass media in materia - home - inail · 2019-01-24 · ricerca edizione 2015 il...

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